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基于视觉显著性的图像目标检测设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-24页
    1.1 研究背景和意义第16页
    1.2 国内外研究现状第16-21页
        1.2.1 局部上下文法第17-18页
        1.2.2 全局上下文法第18-19页
        1.2.3 常态上下文法第19-21页
    1.3 本文组织结构第21-24页
第二章 视觉显著性概述第24-38页
    2.1 基本概念和视觉显著性模型第24-27页
        2.1.1 人类视觉系统第24页
        2.1.2 视觉显著性第24-25页
        2.1.3 通用模型框架第25-26页
        2.1.4 视觉显著性模型第26-27页
    2.2 显著性度量方法第27-34页
        2.2.1 早期视觉特征第27-31页
        2.2.2 局部显著性度量第31-32页
        2.2.3 全局显著性度量第32-33页
        2.2.4 稀少性度量第33-34页
        2.2.5 形状特征第34页
    2.3 显著性检测原理第34-36页
        2.3.1 中心-周围差原理第35页
        2.3.2 双色对立原理第35页
        2.3.3 对比度原理第35页
        2.3.4 中心先验原理第35-36页
        2.3.5 高频率发生抑制原理第36页
    2.4 显著性检测标准第36-37页
    2.5 本章小结第37-38页
第三章 基于空域与频域的视觉显著性模型第38-50页
    3.1 引言第38页
    3.2 基于空域的显著性模型第38-43页
        3.2.1 Itti模型的框架第38-40页
        3.2.2 基于强度和颜色特征的显著性模型第40-43页
    3.3 两种频谱域模型第43-47页
        3.3.1 频域残余谱检测方法第43-45页
        3.3.2 频率调谐的显著性检测方法第45-46页
        3.3.3 基于颜色特征的残差谱显著性算法第46-47页
    3.4 本章小结第47-50页
第四章 基于颜色特征的显著性检测算法第50-68页
    4.1 引言第50页
    4.2 特征选择第50-56页
        4.2.1 常见的颜色空间第50-53页
        4.2.2 四种颜色空间的对比度计算第53-54页
        4.2.3 尺度选择第54-55页
        4.2.4 宽频调谐颜色第55-56页
    4.3 模型建立第56-60页
        4.3.1 初步特征图的提取第56-58页
        4.3.2 初步特征图的增强第58-59页
        4.3.3 实验结果分析第59-60页
    4.4 初步特征图的精细化处理第60-66页
        4.4.1 随机矩形框法第60-62页
        4.4.2 滑动窗口法第62-63页
        4.4.3 对称环绕窗口法第63-64页
        4.4.4 多尺度滑动窗口法第64-66页
    4.5 本章小结第66-68页
第五章 显著性算法平台设计第68-82页
    5.1 系统设计的总体方案第68-71页
        5.1.1 系统设计的出发点第68页
        5.1.2 系统的运行环境第68页
        5.1.3 设计的总体方案第68-69页
        5.1.4 系统设计的关键点第69-71页
    5.2 显著性算法平台详细设计第71-81页
        5.2.1 统设计的基本原则第71页
        5.2.2 系统设计的主要步骤第71页
        5.2.3 主要的模块设计第71-72页
        5.2.4 窗口界面的实现第72-75页
        5.2.5 各功能模块的实现第75-81页
    5.3 本章小结第81-82页
第六章 显著性检测算法的应用研究第82-92页
    6.1 智能交通系统中的应用第82-88页
        6.1.1 车辆牌照的识别第82-84页
        6.1.2 交通标志的检测第84-88页
    6.2 在军事中的应用第88-90页
        6.2.1 地形图中文字符号的识别第88-89页
        6.2.2 遥感图像团块目标的检测第89-90页
    6.3 本章小结第90-92页
第七章 结论和展望第92-94页
    7.1 研究结论第92页
    7.2 研究展望第92-94页
参考文献第94-100页
致谢第100-102页
作者简介第102-103页

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