智能汽车视觉感知系统图像显著性检测算法
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 引言 | 第7-8页 |
| 1.绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外显著性检测算法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外显著性检测算法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内显著性检测算法研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本论文研究内容和结构安排 | 第11-12页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 2.交通环境图像显著性检测理论 | 第13-19页 |
| 2.1 交通环境图像显著性理论概述 | 第13-17页 |
| 2.1.1 人类视觉生理机构 | 第13-14页 |
| 2.1.2 视觉选择性注意机制原理 | 第14-15页 |
| 2.1.3 视觉选择性注意机制模型 | 第15-17页 |
| 2.2 本章小结 | 第17-19页 |
| 3.结合交通图像的显著性算法分析 | 第19-27页 |
| 3.1 智能汽车道路交通图像显著性特点分析 | 第19页 |
| 3.2 ITTI算法分析 | 第19-25页 |
| 3.2.1 ITTI算法特点 | 第19-20页 |
| 3.2.2 ITTI算法流程 | 第20-25页 |
| 3.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 4.改进算法流程 | 第27-41页 |
| 4.1 基于ITTI算法改进的算法设计 | 第27-28页 |
| 4.2 图像视觉特征提取 | 第28-33页 |
| 4.2.1 图像亮度特征提取 | 第28页 |
| 4.2.2 图像颜色特征提取 | 第28-31页 |
| 4.2.3 图像方向特征提取 | 第31-32页 |
| 4.2.4 显著图像合并及显著区域提取 | 第32-33页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第33-35页 |
| 4.4 经典算法比较分析 | 第35-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 致谢 | 第45-47页 |
