| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·研究背景与意义 | 第14-15页 |
| ·相关应用领域 | 第15-16页 |
| ·论文主要研究内容 | 第16-18页 |
| ·论文的结构组织 | 第18-19页 |
| 第二章 视觉注意模型介绍 | 第19-32页 |
| ·人类视觉系统的生理特性 | 第19-22页 |
| ·人类视觉系统概述 | 第19-20页 |
| ·视觉通路 | 第20-21页 |
| ·感受野 | 第21-22页 |
| ·视觉注意机制 | 第22-25页 |
| ·预注意和注意阶段 | 第22-23页 |
| ·两种典型的注意机制 | 第23-24页 |
| ·选择性注意机制 | 第24页 |
| ·初级视觉特征 | 第24-25页 |
| ·视觉注意模型 | 第25-30页 |
| ·基于自底向上注意机制的视觉注意模型 | 第25-29页 |
| ·基于自顶向下注意机制的视觉注意模型 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于多尺度低层特征局部对照的视觉注意模型 | 第32-41页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·基于特征局部对照的视觉注意模型 | 第32-37页 |
| ·多尺度变换与特征提取 | 第34-36页 |
| ·跨尺度融合策略 | 第36页 |
| ·全局归一化 | 第36页 |
| ·线性结合 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-40页 |
| ·基于视线跟踪实验的有效性测试 | 第37-39页 |
| ·算法性能比较与分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于跨层特征融合的视觉注意模型 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·基于局部和全局特征对照和特征融合的视觉注意模型 | 第41-45页 |
| ·局部显著性计算 | 第42-44页 |
| ·全局显著性计算 | 第44页 |
| ·特征的加权融合 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-52页 |
| ·实验结果的定性比较 | 第46-47页 |
| ·算法的定量比较与分析 | 第47-51页 |
| ·提取的显著图的特点 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 视觉显著区域自动提取的应用 | 第53-79页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·视觉显著区域提取在图像自适应上的应用 | 第53-69页 |
| ·自适应研究介绍 | 第53-56页 |
| ·基于跨层特征融合的视觉注意模型的自适应显示和动态浏览 | 第56-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-69页 |
| ·基于时空域显著模型的视频场景的监控 | 第69-71页 |
| ·时空域注意模型提取显著区域 | 第70页 |
| ·实验检测结果 | 第70-71页 |
| ·Stentiford注意模型改进及其在图像拷贝检测上的潜在应用 | 第71-78页 |
| ·Stentiford视觉注意模型介绍及其改进 | 第72-75页 |
| ·实验结果及应用讨论 | 第75-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 结论 | 第79-82页 |
| ·论文主要工作总结 | 第79-80页 |
| ·下一步研究工作 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文与专利 | 第89-90页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第90页 |