| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第16-23页 |
| 2.1 人眼视觉特征 | 第16-17页 |
| 2.2 视觉显著性基础 | 第17-20页 |
| 2.2.1 显著对象处理 | 第17-18页 |
| 2.2.2 对比度原理 | 第18-19页 |
| 2.2.3 显著特征检测模型 | 第19-20页 |
| 2.3 典型显著性检测算法 | 第20-21页 |
| 2.3.1 IT算法 | 第20页 |
| 2.3.2 SR算法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 AC算法 | 第21页 |
| 2.3.4 FT算法 | 第21页 |
| 2.3.5 GB算法 | 第21页 |
| 2.4 常用显著性检测算法比较 | 第21-22页 |
| 2.5 本章总结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于对比度的显著性检测 | 第23-39页 |
| 3.1 显著特征处理模型 | 第23-25页 |
| 3.2 显著特征处理实现 | 第25-29页 |
| 3.2.1 色彩空间 | 第25-28页 |
| 3.2.2 方向特征 | 第28页 |
| 3.2.3 形状特征 | 第28-29页 |
| 3.3 图像分割处理 | 第29-32页 |
| 3.4 基于全局对比度的算法应用 | 第32-36页 |
| 3.4.1 Histogram Contrast算法 | 第33-35页 |
| 3.4.2 Global Contrast算法 | 第35-36页 |
| 3.5 基于局部对比度的RC算法应用 | 第36-37页 |
| 3.6 本章总结 | 第37-39页 |
| 第4章 显著特征处理与应用 | 第39-51页 |
| 4.1 算法实现流程 | 第39-40页 |
| 4.2 显著特征优化处理 | 第40-41页 |
| 4.2.1 高斯分布模型计算 | 第40页 |
| 4.2.2 空间加权优化 | 第40-41页 |
| 4.3 实验效果对比 | 第41-50页 |
| 4.3.1 场景应用效果对比 | 第41-48页 |
| 4.3.2 图像数据集效果对比 | 第48-50页 |
| 4.4 本章总结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 全文总结 | 第51-52页 |
| 5.2 工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |