| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第6-7页 |
| 1.2 研究现状及应用领域 | 第7-9页 |
| 1.3 本文安排 | 第9-11页 |
| 第二章 视觉注意模型和相关技术 | 第11-20页 |
| 2.1 颜色空间 | 第11-13页 |
| 2.2 底层视觉特征 | 第13-14页 |
| 2.3 自底向上的视觉注意力模型 | 第14-16页 |
| 2.4 稀疏编码算法 | 第16-18页 |
| 2.5 多尺度相关概念 | 第18-19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 多尺度超像素和字典学习算法 | 第20-27页 |
| 3.1 图像分割 | 第21-23页 |
| 3.2 字典学习 | 第23-25页 |
| 3.3 多尺度显著性融合 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第27-39页 |
| 4.1 数据库简介 | 第27-28页 |
| 4.2 评价标准及对比方法 | 第28-29页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第29-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 总结和展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 在学期间公开发表论文情况 | 第45页 |