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复杂场景下融合空时显著性的感兴趣目标分割

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景与意义第10-11页
        1.1.1 人类视觉注意机制介绍第10-11页
        1.1.2 运动目标分割技术第11页
    1.2 研究现状第11-15页
        1.2.1 空时显著性模型的研究现状第11-13页
            1.2.1.1 空间显著性模型第11-12页
            1.2.1.2 时间显著性模型第12-13页
        1.2.2 运动目标分割的研究现状第13-15页
    1.3 本文主要研究内容第15-16页
    1.4 论文内容安排第16-18页
第二章 基础理论介绍第18-28页
    2.1 人类视觉系统概述第18-24页
        2.1.1 外部环境的刺激第18-19页
        2.1.2 视觉信息的产生第19-21页
        2.1.3 视觉信息的传递第21-22页
        2.1.4 视觉信息的处理第22-24页
            2.1.4.1 视感觉信息的处理第22-24页
            2.1.4.2 视知觉信息的处理第24页
    2.2 视觉注意机制的原理及模型第24-27页
        2.2.1 自底向上的注意机制第25-26页
        2.2.2 自顶向下的注意机制第26-27页
    2.3 本章小结第27-28页
第三章 空间显著图和时间显著图的提取第28-44页
    3.1 引言第28页
    3.2 空间显著图的生成第28-34页
        3.2.1 提取特征向量第28-30页
        3.2.2 形成活动图第30-32页
        3.2.3 归一化与整合第32-33页
        3.2.4 实验结果与分析第33-34页
    3.3 时间显著图的生成第34-42页
        3.3.1 提取运动矢量第35-36页
        3.3.2 生成特征图第36-39页
        3.3.3 特征图融合第39-40页
        3.3.4 实验结果与分析第40-42页
    3.4 本章小结第42-44页
第四章 空间和时间显著图融合第44-52页
    4.1 引言第44页
    4.2 几种常见的空时融合方法第44-47页
    4.3 本文提出的空时融合方法第47-48页
    4.4 实验结果对比与分析第48-50页
    4.5 本章小结第50-52页
第五章 融合空时显著性的感兴趣目标分割和后处理算法研究第52-68页
    5.1 引言第52页
    5.2 目标分割第52-56页
        5.2.1 OTSU 二值化第53-56页
        5.2.2 基于二值化的目标分割第56页
    5.3 后处理第56-60页
    5.4 实验结果对比与分析第60-65页
        5.4.1 与其他显著性方法对比第61-63页
            5.4.1.1 初步目标分割结果对比第61-63页
            5.4.1.2 后处理目标分割结果对比第63页
        5.4.2 与常用运动目标分割方法对比第63-65页
    5.5 本章小结第65-68页
第六章 结论第68-70页
参考文献第70-74页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第74-76页
致谢第76-77页

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