| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 本文相关研究工作 | 第20-30页 |
| 2.1 区域协方差矩阵 | 第20-21页 |
| 2.2 独立成分分析 | 第21-22页 |
| 2.3 自底向上的模型相关工作 | 第22-25页 |
| 2.3.1 基于中央和周边统计量之差的视觉注意模型的相关工作 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于直方图统计的视觉注意模型相关工作 | 第23-25页 |
| 2.4 自顶向下的模型相关工作 | 第25-26页 |
| 2.5 评估指标 | 第26-27页 |
| 2.5.1 自底向上的模型评估指标 | 第26-27页 |
| 2.5.2 自顶向下的模型评估指标 | 第27页 |
| 2.6 实验数据集 | 第27-30页 |
| 2.6.1 自底向上的模型的实验数据集 | 第28页 |
| 2.6.2 自顶向下的模型的实验数据集 | 第28-30页 |
| 第三章 基于中央和周边统计量之差的视觉注意模型 | 第30-40页 |
| 3.1 模型介绍 | 第30-33页 |
| 3.1.1 局部显著性度量 | 第30-31页 |
| 3.1.2 多尺度显著性 | 第31-33页 |
| 3.2 模型具体实现 | 第33-34页 |
| 3.3 模型的定量评估 | 第34-37页 |
| 3.4 模型的定性评估 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于直方图统计的视觉注意模型 | 第40-51页 |
| 4.1 模型介绍 | 第40-45页 |
| 4.1.1 多尺度图像块抽取 | 第41-42页 |
| 4.1.2 独立特征提取 | 第42-43页 |
| 4.1.3 直方图构建 | 第43-44页 |
| 4.1.4 基于直方图的全局对比度计算 | 第44页 |
| 4.1.5 显著图构建 | 第44-45页 |
| 4.2 模型的定量评估 | 第45-47页 |
| 4.3 模型的定性评估 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 一个多因素整合的视觉注意模型 | 第51-63页 |
| 5.1 模型介绍 | 第51-56页 |
| 5.1.1 自底向上的显著性模型 | 第52-53页 |
| 5.1.2 基于目标外观的模型 | 第53-55页 |
| 5.1.3 场景全局特征模型 | 第55-56页 |
| 5.2 实现细节 | 第56-58页 |
| 5.3 实验结果及评估 | 第58-61页 |
| 5.4 总结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-67页 |
| 6.1 本文小结 | 第63-65页 |
| 6.2 工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |