基于稀疏重构和多特征联合标签推导的显著性检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 局部对比的显著性检测模型 | 第12-13页 |
| 1.2.2 全局对比的显著性检测模型 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于稀疏表示的显著性目标检测 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的技术难点和主要工作 | 第15-17页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 2 本文算法的理论知识 | 第19-27页 |
| 2.1 稀疏表示 | 第19-23页 |
| 2.1.1 稀疏表示的数学算法 | 第20-21页 |
| 2.1.2 算法的优化求解 | 第21-23页 |
| 2.2 标签推导 | 第23-27页 |
| 2.2.1 标签推导理论的数学基础 | 第23-25页 |
| 2.2.2 算法的优化求解 | 第25-27页 |
| 3 基于稀疏重构和多特征联合标签推导的显著性检测 | 第27-40页 |
| 3.1 多级的图像分割 | 第27-32页 |
| 3.1.1 图像过分割形成超像素 | 第28-29页 |
| 3.1.2 图像谱分割形成大的分割 | 第29-32页 |
| 3.2 初始显著性的计算 | 第32-35页 |
| 3.2.1 特征提取 | 第32页 |
| 3.2.2 基于稀疏重构的显著性检测 | 第32-35页 |
| 3.3 多特征联合标签推导的显著性检测 | 第35-40页 |
| 4 实验结果 | 第40-51页 |
| 4.1 评估的准则 | 第40-42页 |
| 4.2 论文实现的具体细节 | 第42页 |
| 4.3 算法各个环节的评价 | 第42-44页 |
| 4.4 实验结果比较 | 第44-51页 |
| 4.4.1 ASD图像库的比较结果 | 第44-46页 |
| 4.4.2 MSRA图像库的比较结果 | 第46-47页 |
| 4.4.3 SED图像库的比较结果 | 第47-48页 |
| 4.4.4 SOD图像库的比较结果 | 第48-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
