| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文篇章结构 | 第12-14页 |
| 第二章 图像显著性检测基本原理与相关算法 | 第14-30页 |
| 2.1 图像显著性检测原理简介 | 第14-16页 |
| 2.2 自底向上和自顶向下的视觉注意机制 | 第16-21页 |
| 2.2.1 自底向上的视觉注意机制典型算法 | 第16-19页 |
| 2.2.1.1 RBD算法 | 第16-18页 |
| 2.2.1.2 FT算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 自顶向下的视觉注意机制典型算法 | 第19-21页 |
| 2.2.2.1 RW算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2.2 DRFI算法 | 第20-21页 |
| 2.3 基于全局/局部对比思想算法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 基于全局对比思想典型算法 | 第22-23页 |
| 2.3.1.1 RC算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于局部对比思想典型算法 | 第23-25页 |
| 2.3.2.1 Itti算法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 基于全局和局部对比思想典型算法 | 第25-26页 |
| 2.3.3.1 CA算法 | 第25-26页 |
| 2.4 基于前/背景优先思想算法 | 第26-29页 |
| 2.4.1 基于前景优先思想典型算法 | 第26-27页 |
| 2.4.1.1 HDCT算法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 基于背景优先思想典型算法 | 第27-29页 |
| 2.4.2.1 GS算法 | 第28-29页 |
| 2.4.2.2 MR算法 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 融合类测地线与边界对比的图像显著性检测方法 | 第30-37页 |
| 3.1 超像素分割 | 第31-32页 |
| 3.2 边界对比 | 第32-34页 |
| 3.3 类测地线测量 | 第34-35页 |
| 3.4 特征融合 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 图像显著性检测的评价方法 | 第37-41页 |
| 4.1 评价方法简介 | 第37-38页 |
| 4.1.1 ROC曲线 | 第37-38页 |
| 4.1.2 AUC值 | 第38页 |
| 4.1.3 PR曲线 | 第38页 |
| 4.2 DROC曲线 | 第38-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 参数设置与对比实验详解 | 第41-48页 |
| 5.1 参数设置 | 第41-42页 |
| 5.1.1 边界对比图中像素块单位的选取 | 第41-42页 |
| 5.1.2 其它参数设置 | 第42页 |
| 5.2 实验对比方法和数据库 | 第42-43页 |
| 5.2.1 对比方法 | 第42页 |
| 5.2.2 数据库 | 第42-43页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第43-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 图像显著性在部分领域上的应用 | 第48-56页 |
| 6.1 图像显著性在图像缩放上的应用 | 第48-52页 |
| 6.1.1 基于图像显著性的内容感知图像缩放 | 第49-50页 |
| 6.1.2 实验结果与分析 | 第50-52页 |
| 6.2 图像显著性在图像压缩上的应用 | 第52-55页 |
| 6.2.1 JPEG2000图像压缩 | 第52-53页 |
| 6.2.2 压缩图像质量评价方法 | 第53-54页 |
| 6.2.3 实验结果与分析 | 第54-55页 |
| 6.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第七章 结论 | 第56-57页 |
| 7.1 总结 | 第56页 |
| 7.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |