| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·显著性检测研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·显著性检测国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·自底向上的显著性检测方法 | 第12-14页 |
| ·自顶向下的显著性检测方法 | 第14-15页 |
| ·主要工作 | 第15-16页 |
| ·文章组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 构造图像单元结构 | 第18-26页 |
| ·视觉处理单元的引入 | 第18-20页 |
| ·MEAN-SHIFT 算法在构造图像单元中的应用 | 第20-23页 |
| ·改进型自适应 MEAN-SHIFT 分割算法的设计 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于两种模型的显著性检测 | 第26-42页 |
| ·显著性检测评价标准介绍 | 第26-29页 |
| ·基于图像单元对比度的显著性检测 | 第29-34页 |
| ·对比度特征的原理及其应用 | 第29-31页 |
| ·基于对比度的显著性区域计算 | 第31-32页 |
| ·空间参数的引入和权重参数的选择 | 第32-34页 |
| ·实验仿真 | 第34页 |
| ·基于图像单元主要颜色空间分布特性的显著性检测 | 第34-41页 |
| ·图像空间统计特性的引入 | 第35-36页 |
| ·图像颜色聚类 | 第36-39页 |
| ·聚类颜色的空间统计特性的计算 | 第39-40页 |
| ·基于空间统计特性的显著性区域计算 | 第40页 |
| ·实验仿真 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 关键显著性区域增强 | 第42-48页 |
| ·多特征显著性图融合 | 第42-43页 |
| ·关键显著性区域计算 | 第43-45页 |
| ·基于关键显著性区域中心增强 | 第45-47页 |
| ·实验仿真 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 显著性检测模型对比与应用 | 第48-58页 |
| ·实验对比 | 第48-52页 |
| ·实验平台的搭建 | 第48-49页 |
| ·实验数据集和评价方法 | 第49页 |
| ·显著性检测方法的全面对比 | 第49-52页 |
| ·显著性检测的应用 | 第52-56页 |
| ·基于显著性检测的图像智能缩放 | 第53-55页 |
| ·基于显著性检测的图像风格化 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |