| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 频域显著性研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 空域显著性研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 存在的问题分析 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第16页 |
| 1.5 全文的组织结构 | 第16-19页 |
| 2 基于傅里叶变换的视觉显著性检测原理 | 第19-26页 |
| 2.1 空谱变换 | 第19-21页 |
| 2.1.1 超复数 | 第19-20页 |
| 2.1.2 傅里叶变换 | 第20-21页 |
| 2.2 图像频谱分析 | 第21-25页 |
| 2.2.1 图像振幅谱分析 | 第21-23页 |
| 2.2.2 图像相位谱分析 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于空谱联合的深度感知显著性检测算法 | 第26-48页 |
| 3.1 空谱联合深度感知显著性检测 | 第26-33页 |
| 3.1.1 算法框架 | 第26-28页 |
| 3.1.2 图像特征归一化 | 第28-29页 |
| 3.1.3 基于图的超像素分割 | 第29-30页 |
| 3.1.4 多尺度频域图像显著性检测 | 第30-32页 |
| 3.1.5 多尺度显著图融合 | 第32-33页 |
| 3.2 实验结果和分析 | 第33-43页 |
| 3.2.1 基于非均匀超像素平滑的频域显著性检测优化方法的有效性 | 第34-35页 |
| 3.2.2 在MSRA数据库上的实验比较 | 第35-39页 |
| 3.2.3 在中科院建立的数据集上的实验比较 | 第39-43页 |
| 3.3 结合实际移动机器人平台的场景显著性检测 | 第43-47页 |
| 3.3.1 移动机器人平台简介 | 第43-45页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于显著性区域提取的图像视觉距离计算方法 | 第48-55页 |
| 4.1 图像视觉距离 | 第48-49页 |
| 4.2 图像视觉距离度量方法 | 第49-52页 |
| 4.2.1 欧式距离 | 第49-50页 |
| 4.2.2 直方图匹配距离 | 第50-51页 |
| 4.2.3 马氏距离 | 第51-52页 |
| 4.3 基于显著性区域提取的视觉距离计算方法 | 第52-53页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录 | 第63页 |