| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-26页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-17页 |
| 1.1.1 视觉认知研究 | 第10-14页 |
| 1.1.2 视觉显著性 | 第14-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-23页 |
| 1.2.1 视觉显著性检测方法及分类 | 第17-22页 |
| 1.2.2 视觉显著性检测技术的应用 | 第22-23页 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 | 第23-26页 |
| 第2章 基于空间域信息的显著目标检测方法研究 | 第26-40页 |
| 2.1 空间域显著目标检测方法 | 第26-30页 |
| 2.2 空间域GBVS方法模型 | 第30-34页 |
| 2.2.1 特征提取 | 第31-32页 |
| 2.2.2 显著图生成 | 第32-34页 |
| 2.3 对空间域GBVS方法的改进 | 第34-35页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第35-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于频域信息的显著目标检测方法研究 | 第40-50页 |
| 3.1 频域显著目标检测方法 | 第40-42页 |
| 3.2 频域HFT方法模型 | 第42-45页 |
| 3.2.1 超复数傅里叶变换 | 第42-44页 |
| 3.2.2 生成显著图 | 第44-45页 |
| 3.3 对频域HFT方法的改进 | 第45页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于空频域方法的显著图融合及其实验结果分析 | 第50-64页 |
| 4.1 显著图融合方法 | 第52页 |
| 4.2 融合方法的实验对比 | 第52-55页 |
| 4.3 基于本文融合方法的实验结果与分析 | 第55-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 基于空频域结合方法的显著目标检测应用 | 第64-76页 |
| 5.1 显著目标检测的图像分割应用 | 第64-71页 |
| 5.1.1 图像分割的分类 | 第64-65页 |
| 5.1.2 基于本文方法的阈值法图像分割 | 第65-66页 |
| 5.1.3 显著目标分割实验与分析 | 第66-71页 |
| 5.2 显著目标检测的图像背景虚化应用 | 第71-74页 |
| 5.3 本章小结 | 第74-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-80页 |
| 6.1 工作总结 | 第76-77页 |
| 6.2 研究展望 | 第77-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第86-88页 |
| 指导教师及作者简介 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |