人类视觉感兴趣区域图像处理和分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-13页 |
| 1.1.1 人类视觉系统 | 第9-10页 |
| 1.1.2 感兴趣区域图像 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 感兴趣区域图像经典视觉注意算法模型 | 第14-15页 |
| 1.2.2 经典算法模型中的问题 | 第15-16页 |
| 1.3 研究工作及内容安排 | 第16-18页 |
| 第2章 特征信息提取及多源信息融合 | 第18-24页 |
| 2.1 图像特征信息提取 | 第18-20页 |
| 2.1.1 基于图像底层特征的信息分类 | 第18-19页 |
| 2.1.2 线性特征提取方法 | 第19页 |
| 2.1.3 非线性特征提取方法 | 第19-20页 |
| 2.2 多源信息融合技术 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基于空间域的图像融合算法 | 第21页 |
| 2.2.2 基于PCA的空间域图像融合算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 基于变换域的图像融合算法 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 感兴趣区域图像MCIF算法模型 | 第24-33页 |
| 3.1 MCIF算法模型实现过程 | 第24-26页 |
| 3.2 感兴趣区域图像假阳性问题的改善 | 第26-30页 |
| 3.2.1 特征信息优化 | 第26-28页 |
| 3.2.2 基于PCA的特征提取 | 第28-30页 |
| 3.2.3 图像多源信息的聚类融合 | 第30页 |
| 3.3 感兴趣区域图像质量增强 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 实验结果和数据对比分析 | 第33-42页 |
| 4.1 试验样本集 | 第33-34页 |
| 4.1.1 假阳性问题改善实验 | 第33-34页 |
| 4.1.2 感兴趣区域图像增强实验 | 第34页 |
| 4.2 假阳性问题改善实验及其结果分析 | 第34-38页 |
| 4.3 感兴趣区域图像增强实验及其结果分析 | 第38-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第42页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 攻读硕士学位期问发表的论文及其它成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
