多信息融合的图像显著性检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 显著性检测现状 | 第10-13页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 显著性检测基本概念 | 第16-22页 |
| 2.1 图像预处理 | 第16-18页 |
| 2.2 图像特征 | 第18-20页 |
| 2.3 显著性计算 | 第20-21页 |
| 2.4 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 常见显著性检测方法 | 第22-32页 |
| 3.1 基于生物模型的显著性检测方法 | 第22-23页 |
| 3.2 对比度计算的显著性检测 | 第23-26页 |
| 3.3 基于图像成分分析的显著性检测 | 第26-27页 |
| 3.4 基于图的显著性检测 | 第27页 |
| 3.5 基于数学模型的显著性 | 第27-28页 |
| 3.6 基于学习的显著性 | 第28-29页 |
| 3.7 依赖上下文信息的显著性 | 第29-30页 |
| 3.8 小结 | 第30-32页 |
| 第四章 融合双层信息的显著性检测 | 第32-44页 |
| 4.1 图像的区域表示空间 | 第34-38页 |
| 4.1.1 第一层表示（L1） | 第34-37页 |
| 4.1.2 第二层表示（L2） | 第37-38页 |
| 4.2 多角度显著性计算 | 第38-41页 |
| 4.2.1 颜色显著性 | 第38-39页 |
| 4.2.2 空间结构显著性 | 第39-41页 |
| 4.3 多角度显著性融合 | 第41-42页 |
| 4.4 小结 | 第42-44页 |
| 第五章 实验分析 | 第44-52页 |
| 5.1 图像测试数据集 | 第44页 |
| 5.2 参与实验对比的显著性检测方法 | 第44页 |
| 5.3 评价方式 | 第44-46页 |
| 5.4 分析与讨论 | 第46-51页 |
| 5.5 小结 | 第51-52页 |
| 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
