融合似物性前景与背景先验的显著性检测
致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
abstract | 第7页 |
变量注释表 | 第14-15页 |
1 绪论 | 第15-20页 |
1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
1.3 本文研究内容 | 第18-19页 |
1.4 本文组织结构 | 第19-20页 |
2 显著性检测相关理论 | 第20-28页 |
2.1 显著性检测理论框架 | 第20-21页 |
2.2 图像低层特征 | 第21-23页 |
2.3 相关显著性检测算法研究 | 第23-27页 |
2.4 本章小结 | 第27-28页 |
3 融合似物性前景与背景先验的显著性检测算法 | 第28-43页 |
3.1 算法概述 | 第28-30页 |
3.2 超像素分割 | 第30-32页 |
3.3 基于似物性的前景预测模型 | 第32-38页 |
3.4 基于背景先验的稀疏表示模型 | 第38-41页 |
3.5 显著特征融合 | 第41-42页 |
3.6 本章小结 | 第42-43页 |
4 实验结果与分析 | 第43-59页 |
4.1 实验环境及实验数据集说明 | 第43-44页 |
4.2 评价指标及算法参数说明 | 第44-45页 |
4.3 本文算法性能评测 | 第45-52页 |
4.4 本文算法与其它算法比较 | 第52-58页 |
4.5 本章小结 | 第58-59页 |
5 结论与展望 | 第59-60页 |
参考文献 | 第60-65页 |
作者简历 | 第65-66页 |
学位论文数据集 | 第66页 |