| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 结论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景 | 第11-12页 |
| ·课题研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·人类视觉系统与视觉注意机制简介 | 第17-19页 |
| ·人类视觉系统简介 | 第17页 |
| ·视觉注意机制 | 第17-19页 |
| ·图像低层特征及其提取方法 | 第19-21页 |
| ·颜色特征及其提取方法 | 第19-20页 |
| ·纹理特征及其提取方法 | 第20-21页 |
| ·代表性的显著性检测方法 | 第21-24页 |
| ·IT方法 | 第21-23页 |
| ·RC方法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于多尺度局部特征和全局特征差异性的显著性检测方法 | 第25-33页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·多尺度局部特征与全局颜色差异性方法简介与流程 | 第25页 |
| ·图像显著性的初步检测 | 第25-29页 |
| ·多尺度下图像的均匀分块 | 第26-28页 |
| ·单尺度下图像块之间颜色差异的计算 | 第28页 |
| ·生成各尺度下的初步显著性图 | 第28-29页 |
| ·各尺度下初步显著性图的特点分析与相互增强 | 第29-31页 |
| ·各尺度下初步显著性图的特点分析 | 第29-30页 |
| ·各尺度下初步显著性图的相互增强 | 第30-31页 |
| ·基于多尺度局部特征和全局特征差异性的显著性检测算法描述 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于多层次融合的图像显著性区域检测方法 | 第33-42页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·多层次融合的图像显著性检测方法简介与流程 | 第33-34页 |
| ·第一层融合以获得图像的区域对比度图 | 第34-38页 |
| ·图像过分割 | 第34-35页 |
| ·提取区域颜色特征并计算区域颜色对比度 | 第35-36页 |
| ·提取区域纹理特征并计算区域纹理对比度 | 第36页 |
| ·计算区域的空间相干性 | 第36-38页 |
| ·生成区域对比度图 | 第38页 |
| ·第二层融合以获得图像的初步显著性图 | 第38-39页 |
| ·第三层融合以获得图像的最终显著性图 | 第39-41页 |
| ·基于多层次融合的图像显著性区域检测算法描述 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 实验与分析 | 第42-54页 |
| ·实验环境 | 第42页 |
| ·基于多尺度局部特征与全局特征差异性的显著性检测方法 | 第42-46页 |
| ·数据集的选取 | 第43页 |
| ·实验评价标准 | 第43-44页 |
| ·实验结果以及分析 | 第44-46页 |
| ·基于多层次融合的图像显著性检测方法 | 第46-52页 |
| ·基于多层次融合方法的数据集的选取及评价标准 | 第47-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-52页 |
| ·图像显著性区域检测的一个应用 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕土学位期间承担的科研任务及主要成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
