图像显著性区域检测方法研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究发展与现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作内容 | 第12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 显著性检测基本原理和方法 | 第14-26页 |
| 2.1 显著性概念 | 第14-15页 |
| 2.2 显著性特征提取 | 第15-17页 |
| 2.2.1 RGB颜色模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 CIELab颜色模型 | 第16页 |
| 2.2.3 HSV颜色模型 | 第16-17页 |
| 2.2.4 Gabor滤波 | 第17页 |
| 2.3 图像显著性基本模型 | 第17-20页 |
| 2.3.1 自底向上/自顶向下 | 第17-18页 |
| 2.3.2 区域/全局对比 | 第18-19页 |
| 2.3.3 中央/边缘优先 | 第19-20页 |
| 2.4 显著性特征计算方法 | 第20-26页 |
| 2.4.1 高斯金字塔 | 第20-21页 |
| 2.4.2 马尔可夫过程 | 第21-22页 |
| 2.4.3 直方图 | 第22-23页 |
| 2.4.4 元素分布 | 第23-24页 |
| 2.4.5 分类排序 | 第24-26页 |
| 第三章 基于对比假设排序的显著性检测算法 | 第26-36页 |
| 3.1 图像分割 | 第26-28页 |
| 3.2 对比显著图 | 第28-31页 |
| 3.2.1 对比假设 | 第28页 |
| 3.2.2 显著性计算 | 第28-29页 |
| 3.2.3 显著中心聚拢 | 第29-30页 |
| 3.2.4 种子提取 | 第30-31页 |
| 3.3 Manifold排序 | 第31-36页 |
| 3.3.1 Manifold排序介绍 | 第31-33页 |
| 3.3.2 构造流形结构 | 第33-34页 |
| 3.3.3 获取显著性结果 | 第34-36页 |
| 第四章 实验与对比 | 第36-45页 |
| 4.1 显著性数据库和实验标准介绍 | 第36-37页 |
| 4.2 对比显著图的实验和比较 | 第37-39页 |
| 4.2.1 颜色空间的比较 | 第37-38页 |
| 4.2.2 图像分割数量的比较 | 第38页 |
| 4.2.3 中心聚拢有效性验证 | 第38-39页 |
| 4.3 Manifold排序的实验结果和比较 | 第39-42页 |
| 4.4 自然图片处理结果展示 | 第42-43页 |
| 4.5 基于显著图的GrabCut分割 | 第43-45页 |
| 第五章 结论与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 结论 | 第45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第52-53页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第53页 |
