融合多种特征的图像显著性检测算法研究和应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 图像显著性基础理论 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 视觉的显著性理论 | 第16-18页 |
| 2.3 显著性特征描述方法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 颜色特征 | 第18-20页 |
| 2.3.2 强度特征 | 第20页 |
| 2.3.3 纹理特征 | 第20-21页 |
| 2.3.4 频率信息 | 第21页 |
| 2.4 视觉显著性检测原理 | 第21-23页 |
| 2.4.1 对比度原理 | 第22页 |
| 2.4.2 中心-边缘原理 | 第22页 |
| 2.4.3 格式塔原理 | 第22-23页 |
| 2.4.4 高频率发生抑制原理 | 第23页 |
| 2.5 性能评估方法 | 第23-24页 |
| 2.5.1 精度和召回率 | 第23-24页 |
| 2.5.2 综合评价指标（F-Measure） | 第24页 |
| 2.5.4 击中和漏检率 | 第24页 |
| 2.6 测试数据集 | 第24-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 经典算法的研究和对比 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 算法的分类 | 第26-27页 |
| 3.3 代表性的显著性检测方法 | 第27-37页 |
| 3.3.1 IT算法 | 第27-30页 |
| 3.3.2 AC算法 | 第30-32页 |
| 3.3.3 HC算法 | 第32-34页 |
| 3.3.4 SR算法 | 第34-37页 |
| 3.4 算法的对比和分析 | 第37-39页 |
| 3.4.1 实验结果和分析 | 第37-38页 |
| 3.4.2 不同显著性检测算法的特点 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 一种融合多种特征的检测算法 | 第40-52页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 基于频率的FT算法 | 第40-42页 |
| 4.3 对FT算法的改进 | 第42-44页 |
| 4.4 基于对比度的LC算法 | 第44-46页 |
| 4.5 位置信息优化 | 第46-47页 |
| 4.5.1 视觉的位置感知机制 | 第46页 |
| 4.5.2 位置信息计算 | 第46-47页 |
| 4.6 后处理 | 第47-48页 |
| 4.7 融合多种特征的检测算法的完整流程 | 第48页 |
| 4.8 实验与结果分析 | 第48-51页 |
| 4.9 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 显著性检测技术在实际中的应用 | 第52-60页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 基于内容感知的背景模糊 | 第52-54页 |
| 5.3 基于内容感知的非真实感渲染 | 第54-57页 |
| 5.3.1 结合显著图的非真实感渲染概论 | 第54-55页 |
| 5.3.2 提取关键物体 | 第55页 |
| 5.3.3 合成风格化图像 | 第55-57页 |
| 5.4 无线图像传输的带宽适配 | 第57-59页 |
| 5.4.1 无线图像传输的特点 | 第57页 |
| 5.4.2 无线图像传输的带宽适配 | 第57-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附件 | 第69页 |
