| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 视觉显著性检测研究的理论基础 | 第16-27页 |
| ·图像底层特征描述 | 第16-18页 |
| ·颜色特征描述 | 第16-17页 |
| ·方向特征描述 | 第17-18页 |
| ·人类视觉感知系统和注意机制 | 第18-21页 |
| ·人类视觉感知系统 | 第18-20页 |
| ·视觉注意机制 | 第20-21页 |
| ·基于空间特征的显著性检测算法 | 第21-24页 |
| ·Itti 模型 | 第21-23页 |
| ·稀疏编码算法 | 第23-24页 |
| ·基于统计特性的显著性检测算法 | 第24-25页 |
| ·基于图谱的显著性检测算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于目标空间分布特性和局部复杂度的显著目标检测算法 | 第27-40页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·系统组成 | 第28-29页 |
| ·基于目标空间分布特性和局部复杂度的显著检测模型 | 第29-35页 |
| ·亮度显著性检测模型 | 第29页 |
| ·颜色显著性检测模型 | 第29-32页 |
| ·方向显著性检测模型 | 第32-34页 |
| ·特征显著图融合策略 | 第34-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于全局孤立性和局部同质性随机游走的显著目标检测算法 | 第40-51页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·显著目标检测系统组成 | 第41-42页 |
| ·基于图表示随机游走的视觉注意显著目标检测模型 | 第42-46页 |
| ·图表示映射的遍历马尔可夫链 | 第42-43页 |
| ·构建颜色和能量方向图表示 | 第43页 |
| ·全局孤立性 | 第43-44页 |
| ·局部同质性 | 第44-45页 |
| ·合并与提取策略 | 第45-46页 |
| ·实验仿真 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于混合图上随机游走的视觉注意显著目标检测算法 | 第51-61页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·显著目标检测系统框图 | 第52页 |
| ·基于混合图上随机游走的显著目标检测算法 | 第52-55页 |
| ·构建混合图模型 | 第52-54页 |
| ·随机游走模型 | 第54页 |
| ·合并与提取策略 | 第54-55页 |
| ·仿真实验 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
