基于多特征的图像显著性检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 图像显著性检测研究背景 | 第14页 |
| 1.2 显著性检测的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 有监督学习的显著性检测方法 | 第15页 |
| 1.2.2 无监督的显著性检测方法 | 第15-18页 |
| 1.3 本文主要工作与内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于稀疏性的显著性检测和稀疏理论 | 第20-30页 |
| 2.1 基于低秩稀疏分解的显著性检测 | 第20-25页 |
| 2.2 稀疏的相关理论 | 第25-30页 |
| 2.2.1 Trace Lasso | 第25-27页 |
| 2.2.2 非凸稀疏 | 第27-30页 |
| 第三章 基于稀疏分解的图像显著性检测 | 第30-48页 |
| 3.1 超像素分割 | 第30-31页 |
| 3.2 特征提取 | 第31-35页 |
| 3.2.1 颜色特征 | 第32页 |
| 3.2.2 局部能量特征 | 第32-33页 |
| 3.2.3 局部对比特征 | 第33-35页 |
| 3.3 图像特征的稀疏分解 | 第35-38页 |
| 3.4 数值实验分析 | 第38-46页 |
| 3.4.1 实验参数与结果分析 | 第38-44页 |
| 3.4.2 客观评价分析 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 显著性检测结果进一步改进 | 第48-54页 |
| 4.1 基于杂点排除的显著性检测 | 第48-49页 |
| 4.2 实验分析 | 第49-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 工作总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文工作 | 第54页 |
| 5.2 相关工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |
