图像显著性算法和评价研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
图表清单	第8-9页
注释表	第9-10页
第一章 绪论	第10-14页
·引言	第10-12页
·显著性分析的理论基础	第10-11页
·显著性分析的模型	第11-12页
·论文的贡献和创新性	第12-13页
·本文的内容安排	第13-14页
第二章 五种显著图模型的简要回顾	第14-21页
·完全生物学启发的视觉注意算法	第14-16页
·基于信息理论的视觉注意算法	第16-17页
·基于纯计算的一种算法	第17页
·基于空间频域分析的两种算法	第17-20页
·剩余谱方法	第17-18页
·另的一种基于空间频域分析的算法	第18-20页
·本章小结	第20-21页
第三章 基于统计指标的算法评价	第21-30页
·数据库	第21页
·三组统计评价指标	第21-22页
·基于统计评价指标的评价结果	第22-29页
·显著图和人工分割图的对比	第23-25页
·基于显著图的固定阈值分割图和人工分割图的对比	第25-27页
·基于显著图的自适应阈值分割图和人工分割图的对比	第27-29页
·本章小结	第29-30页
第四章 基于不一致概率密度的显著性算法	第30-39页
·概率密度函数NIF	第30-31页
·建立一种新的显著性算法	第31-33页
·基于统计指标的算法评价	第33-36页
·显著图和人工分割图的对比	第33-34页
·固定阈值分割图和人工分割图的对比	第34-35页
·自适应阈值分割图和人工分割图的对比	第35-36页
·基于显著性的图像缩放	第36-38页
·本章小结	第38-39页
第五章 总结与展望	第39-40页
参考文献	第40-42页
致谢	第42-43页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第43页