| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 视觉显著性概述 | 第8-10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4.1 图像显著性检测方法抗噪性研究 | 第12页 |
| 1.4.2 基于CBIR的显著性检测方法的评估算法 | 第12页 |
| 1.5 组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关理论研究 | 第14-23页 |
| 2.1 图像显著性检测方法 | 第14-17页 |
| 2.2 图像噪声和图像去噪方法 | 第17-18页 |
| 2.2.1 图像噪声 | 第17页 |
| 2.2.2 图像去噪方法 | 第17-18页 |
| 2.3 基于内容的图像检索 | 第18-19页 |
| 2.4 图像显著性检测评估算法 | 第19-22页 |
| 2.5 本章总结 | 第22-23页 |
| 第三章 实验数据集 | 第23-26页 |
| 3.1 眼球运动数据集 | 第23-24页 |
| 3.2 人工分割数据集 | 第24-26页 |
| 第四章 图像显著性检测方法抗噪性研究 | 第26-44页 |
| 4.1 引言 | 第26页 |
| 4.2 实验概述 | 第26-28页 |
| 4.3 视觉显著性检测方法的抗噪性研究 | 第28-33页 |
| 4.3.1 眼球运动数据集上的实验结果 | 第28-30页 |
| 4.3.2 人工分割数据集上的实验结果 | 第30-33页 |
| 4.4 图像去噪方法对视觉显著性检测方法的影响 | 第33-42页 |
| 4.4.1 眼球运动数据集上的实验结果 | 第34-39页 |
| 4.4.1.1 高斯白噪声的抗噪性提升 | 第34-37页 |
| 4.4.1.2 椒盐噪声的抗噪性提升 | 第37-39页 |
| 4.4.2 人工分割数据集上的实验结果 | 第39-42页 |
| 4.4.2.1 高斯白噪声的抗噪性提升 | 第39-41页 |
| 4.4.2.2 椒盐噪声的抗噪性提升 | 第41-42页 |
| 4.5 实验结果综述 | 第42-44页 |
| 第五章 基于CBIR的显著性检测方法的评估算法 | 第44-53页 |
| 5.1 引言 | 第44页 |
| 5.2 基于内容的图像检索 | 第44-46页 |
| 5.3 基于MSE值评估显著性检测方法 | 第46-47页 |
| 5.4 实验过程与结果 | 第47-53页 |
| 5.4.1 实验过程 | 第47-48页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第48-53页 |
| 总结和展望 | 第53-55页 |
| 总结 | 第53-54页 |
| 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 个人简历 | 第60-61页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第61页 |