| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| §1-1 课题研究的背景 | 第9页 |
| §1-2 视觉注意研究现状 | 第9-12页 |
| 1-2-1 视觉选择注意机制 | 第9-11页 |
| 1-2-2 视觉注意计算模型研究现状 | 第11-12页 |
| §1-3 图像压缩技术发展现状 | 第12-13页 |
| §1-4 本论文的研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 视觉注意模型与图像压缩基础理论 | 第15-29页 |
| §2-1 视觉注意模型生理学概述 | 第15-16页 |
| §2-2 视觉注意模型理论 | 第16-17页 |
| §2-3 Itti 模型简介 | 第17-24页 |
| 2-3-1 引言 | 第17-18页 |
| 2-3-2 图像的金字塔结构表示 | 第18-19页 |
| 2-3-3 图像中早期视觉特征提取 | 第19-20页 |
| 2-3-4 生成初级视觉特征图 | 第20-22页 |
| 2-3-5 显著图的生成 | 第22-23页 |
| 2-3-6 视觉注意焦点转移策略 | 第23-24页 |
| §2-4 ROI 图像压缩理论基础 | 第24-28页 |
| 2-4-1 嵌入式零树小波（EZW）编码 | 第25-26页 |
| 2-4-2 SPIHT 编码算法简介 | 第26-27页 |
| 2-4-3 EBCOT 算法简介 | 第27-28页 |
| §2-5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 Itti 模型的相应改进 | 第29-38页 |
| §3-1 图像轮廓特征提取 | 第29-30页 |
| §3-2 融合轮廓特征的 Itti 模型 | 第30-31页 |
| §3-3 特征图合并策略改进 | 第31-32页 |
| §3-4 对比实验与分析 | 第32-34页 |
| §3-5 注意焦点的转移策略改进 | 第34-37页 |
| §3-6 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于感知模型的感兴趣区域（ROI）图像压缩的实现 | 第38-46页 |
| §4-1 JPEG2000 中 ROI 编码算法 | 第38-40页 |
| 4-1-1 一般平移法(Scaling-based) | 第38-39页 |
| 4-1-2 最大偏移法(Max-shift ) | 第39-40页 |
| §4-2 自动确定的 ROI 图像压缩实现 | 第40-42页 |
| §4-3 压缩图像实验结果 | 第42-45页 |
| §4-4 小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| §5-1 总结 | 第46页 |
| §5-2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51页 |