| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 显著性目标检测的国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 视觉显著性理论基础 | 第18-22页 |
| 1.4 论文主要工作和章节安排 | 第22-23页 |
| 第二章 显著性特征及性能分析 | 第23-35页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 颜色特征 | 第23-25页 |
| 2.2.1 颜色直方图 | 第23-24页 |
| 2.2.2 颜色矩 | 第24页 |
| 2.2.3 仿真及性能分析 | 第24-25页 |
| 2.3 纹理特征 | 第25-28页 |
| 2.3.1 纹理特征的分类 | 第25-26页 |
| 2.3.2 仿真及性能分析 | 第26-28页 |
| 2.4 尺度不变SIFT特征 | 第28-34页 |
| 2.4.1 SIFT特征具体实现 | 第28-34页 |
| 2.4.2 仿真及性能分析 | 第34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 典型的显著性检测和分割算法及性能分析 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 超像素分割算法 | 第35-42页 |
| 3.2.1 图论分割算法 | 第35-36页 |
| 3.2.2 最小分割算法 | 第36-38页 |
| 3.2.3 线性迭代分割算法 | 第38-41页 |
| 3.2.4 各分割算法仿真及性能分析 | 第41-42页 |
| 3.3 谱残差SR算法 | 第42-45页 |
| 3.3.1 算法具体实现 | 第43-44页 |
| 3.3.2 仿真及性能分析 | 第44-45页 |
| 3.4 分层HSD算法 | 第45-48页 |
| 3.4.1 算法具体实现 | 第45-46页 |
| 3.4.2 仿真及性能分析 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于超像素分割及深度特征定位的显著性目标检测 | 第49-75页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 算法主要思想 | 第49-54页 |
| 4.3 算法具体实现 | 第54-60页 |
| 4.3.1 图像的超像素分割 | 第54-55页 |
| 4.3.2 定位显著图的生成 | 第55-57页 |
| 4.3.3 深度显著图的生成 | 第57-59页 |
| 4.3.4 显著图融合和边界处理 | 第59-60页 |
| 4.4 仿真结果 | 第60-73页 |
| 4.4.1 环境与指标 | 第60-61页 |
| 4.4.2 各算法客观性能比较 | 第61-64页 |
| 4.4.3 各算法主观性能比较 | 第64-72页 |
| 4.4.4 各算法时间复杂度比较 | 第72-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第75页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简介 | 第83-84页 |