全局与局部融合的显著区域检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 视觉显著检测理论基础 | 第16-24页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 视觉特征的描述 | 第16-20页 |
| 2.2.1 人类视觉系统 | 第16-18页 |
| 2.2.2 颜色特征描述方法 | 第18-20页 |
| 2.2.3 纹理特征描述方法 | 第20页 |
| 2.3 图像显著检测方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 视觉注意模型 | 第20-22页 |
| 2.3.2 数学方式建模 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 全局检测方法及其改进方法研究 | 第24-34页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 全局对比检测方法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 超像素分割 | 第24-26页 |
| 3.2.2 基于测地线背景先验的边界显著预测 | 第26-28页 |
| 3.3 改进的基于边界颜色对比的全局检测算法 | 第28-31页 |
| 3.4 实验对比 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于改进的全局局部融合的显著检测算法 | 第34-48页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 局部聚类分割算法 | 第34-41页 |
| 4.2.1 局部聚类特征描述 | 第34-38页 |
| 4.2.2 局部聚类分割算法 | 第38-40页 |
| 4.2.3 分割算法对比实验 | 第40-41页 |
| 4.3 全局与局部融合的显著检测算法 | 第41-44页 |
| 4.3.1 融合算法的可行性分析 | 第41-42页 |
| 4.3.2 改进的融合算法 | 第42-44页 |
| 4.4 融合算法实验对比 | 第44-46页 |
| 4.4.1 实验准备 | 第44页 |
| 4.4.2 与当前先进算法实验对比 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 论文工作的总结 | 第48页 |
| 5.2 下一步工作的展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
