基于分割的图像显著性检测算法研究
| 中文摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 相关技术背景 | 第19-24页 |
| 2.1 图像显著性检测 | 第19-20页 |
| 2.2 图像分割技术 | 第20-23页 |
| 2.3 SVM分类器 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于分割的双域融合显著性检测 | 第24-41页 |
| 3.1 问题背景 | 第24-27页 |
| 3.1.1 空域算法的局限 | 第24-26页 |
| 3.1.2 频域算法的局限 | 第26-27页 |
| 3.1.3 显著图完整性问题 | 第27页 |
| 3.2 基于分割的双域融合显著性检测算法 | 第27-34页 |
| 3.2.1 算法思想 | 第27-28页 |
| 3.2.2 图像分类 | 第28-30页 |
| 3.2.3 多目标分割 | 第30-31页 |
| 3.2.4 基于分割的显著图增强 | 第31-32页 |
| 3.2.5 算法设计与实现 | 第32-34页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第34-40页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第34-35页 |
| 3.3.2 评估标准 | 第35-36页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第36-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于分割的预报感知显著性检测 | 第41-58页 |
| 4.1 问题背景 | 第41-42页 |
| 4.2 基于分割的预报感知显著性检测算法 | 第42-50页 |
| 4.2.1 基础算法：基于全局对比度的显著性检测 | 第42-43页 |
| 4.2.2 预报算法：分层显著性检测 | 第43-46页 |
| 4.2.3 预报感知显著性检测 | 第46-50页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第50-57页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第50-51页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第51-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于分割的全卷积网络显著性检测 | 第58-75页 |
| 5.1 问题背景 | 第58-60页 |
| 5.2 DeepLab图像分割 | 第60-63页 |
| 5.3 基于分割的全卷积网络显著性检测算法 | 第63-67页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第67-74页 |
| 5.4.1 实验数据集 | 第68页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第68-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-84页 |
| 科研情况 | 第84-85页 |
| 参与项目 | 第84页 |
| 已录用论文 | 第84页 |
| 专利申请 | 第84-85页 |
| 中英文名词对照 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
