基于吸附模型的图像显著性检测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 图像显著性检测的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像显著性检测算法的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 主要研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 图像显著性检测理论及经典方法 | 第16-28页 |
| 2.1 概述 | 第16-17页 |
| 2.2 经典的显著性检测模型介绍 | 第17-27页 |
| 2.2.1 IT模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 GB模型 | 第19-21页 |
| 2.2.3 HC和RC模型 | 第21-23页 |
| 2.2.4 CA模型 | 第23-25页 |
| 2.2.5 HFT模型 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于吸附模型的图像显著性检测方法 | 第28-48页 |
| 3.1 算法思想和模型框架 | 第28-30页 |
| 3.2 确定候选显著性区域和背景区域 | 第30-35页 |
| 3.2.1 颜色空间转换 | 第30-31页 |
| 3.2.2 聚类以及聚集度计算 | 第31-33页 |
| 3.2.3 优化候选显著性区域和背景区域 | 第33-35页 |
| 3.3 确定关注焦点 | 第35-41页 |
| 3.3.1 颜色差异性 | 第36页 |
| 3.3.2 关注度 | 第36-38页 |
| 3.3.3 中心偏移 | 第38页 |
| 3.3.4 确定关注焦点 | 第38-41页 |
| 3.4 吸附过程 | 第41-43页 |
| 3.5 显著性度量 | 第43-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 实验设计与结果分析 | 第48-56页 |
| 4.1 图像数据库和实验参数说明 | 第48页 |
| 4.2 实验结果分析与讨论 | 第48-55页 |
| 4.2.1 评价指标 | 第48-49页 |
| 4.2.2 量化对比 | 第49-52页 |
| 4.2.3 视觉对比 | 第52-53页 |
| 4.2.4 聚类个数对实验结果的影响 | 第53-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 附件 | 第67页 |
