复杂场景下的显著性检测与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文的研究工作和创新 | 第10页 |
| 1.4 本文的安排 | 第10-12页 |
| 第2章 相关工作 | 第12-22页 |
| 2.1 显著性检测概述 | 第12-14页 |
| 2.1.1 基于内部线索和块的方法 | 第12-13页 |
| 2.1.2 基于内部线索和超像素的方法 | 第13-14页 |
| 2.1.3 基于外部线索的方法 | 第14页 |
| 2.2 显著性相关特征和视觉注意机制 | 第14-16页 |
| 2.3 显著性检测的代表技术 | 第16-19页 |
| 2.3.1 ITTI显著性检测方法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 HC显著性检测方法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 GMR显著性检测方法 | 第18页 |
| 2.3.4 BL显著性检测方法 | 第18-19页 |
| 2.4 显著性检测的数据集和评价标准 | 第19-22页 |
| 第3章 基于目标先验的显著性检测 | 第22-32页 |
| 3.1 复杂场景下的显著性检测 | 第22-23页 |
| 3.2 基于目标先验的显著性检测流程 | 第23页 |
| 3.3 先验目标窗口的检测和提取 | 第23-25页 |
| 3.4 基于单个先验目标窗口的显著目标检测和分割 | 第25-26页 |
| 3.5 多个显著目标检测结果的评价和融合 | 第26-29页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第29-30页 |
| 3.7 本章小结 | 第30-32页 |
| 第4章 基于视点预测先验的显著性检测 | 第32-40页 |
| 4.1 视点预测方法简介 | 第32-33页 |
| 4.2 基于图分割的视点预测先验区域的选取与分割 | 第33-35页 |
| 4.3 基于视点预测先验的显著目标检测和分割 | 第35-36页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第5章 基于显著性的目标识别 | 第40-50页 |
| 5.1 显著性相关的目标识别概述 | 第40-42页 |
| 5.2 基于显著性的分层图像表示模型 | 第42-43页 |
| 5.3 基于显著性的前景背景分割 | 第43-44页 |
| 5.4 基于分割的图像表示 | 第44-46页 |
| 5.5 不同区域的图像表示融合 | 第46-47页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第47-49页 |
| 5.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 总结 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
