自底向上的视觉显著性检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 视觉显著性国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15页 |
| 1.5 小结 | 第15-16页 |
| 第2章 视觉显著性检测介绍 | 第16-31页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 相关理论和技术介绍 | 第16-21页 |
| 2.2.1 基本概念介绍 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基本原理介绍 | 第18-19页 |
| 2.2.3 超像素 | 第19-21页 |
| 2.3 显著性检测的特征融合框架 | 第21-23页 |
| 2.3.1 特征变换 | 第21-23页 |
| 2.3.2 特征组合 | 第23页 |
| 2.3.3 显著性度量 | 第23页 |
| 2.3.4 特征图的融合 | 第23页 |
| 2.4 常用性能评估算法及测试数据库 | 第23-27页 |
| 2.4.1 评估算法 | 第23-26页 |
| 2.4.2 显著性检测标准 | 第26页 |
| 2.4.3 图像数据库 | 第26-27页 |
| 2.5 显著性检测算法研究 | 第27-30页 |
| 2.5.1 基于内容感知的显著性检测模型 | 第27-28页 |
| 2.5.2 基于图论的显著性检测模型 | 第28-30页 |
| 2.6 小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于自适应权值的显著性检测 | 第31-42页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 基于自适应权值的显著性检测 | 第31-37页 |
| 3.2.1 显著性测量 | 第32页 |
| 3.2.2 像素不相似性的计算 | 第32-34页 |
| 3.2.3 对数据自适应权值函数的选择 | 第34-36页 |
| 3.2.4 全局和多尺度显著性 | 第36-37页 |
| 3.2.5 算法描述 | 第37页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 3.3.1 权值函数的选择 | 第38页 |
| 3.3.2 直观视觉比较 | 第38-40页 |
| 3.3.3 定量的比较 | 第40-41页 |
| 3.4 小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于多尺度和流形排序的显著性检测 | 第42-53页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于多尺度和流形排序的显著性检测 | 第42-49页 |
| 4.2.1 基于图的流形排序 | 第43-45页 |
| 4.2.2 两级显著性检测 | 第45-47页 |
| 4.2.3 多尺度显著性 | 第47-48页 |
| 4.2.4 算法描述 | 第48-49页 |
| 4.3 实验结果和分析 | 第49-52页 |
| 4.3.1 直观视觉比较 | 第49-51页 |
| 4.3.2 定量的比较 | 第51-52页 |
| 4.4 小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第60-61页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第61页 |
