| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容及创新点 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 显著性检测研究的理论基础 | 第14-25页 |
| ·人类视觉感知系统和注意机制 | 第14-15页 |
| ·视觉选择注意 | 第14页 |
| ·视觉注意理论知识 | 第14-15页 |
| ·图像低级特征描述 | 第15-17页 |
| ·颜色特征 | 第15-16页 |
| ·亮度特征 | 第16页 |
| ·方向特征 | 第16-17页 |
| ·纹理特征 | 第17页 |
| ·经典模型 | 第17-22页 |
| ·Itti 模型 | 第18-20页 |
| ·Hou 模型 | 第20-22页 |
| ·视觉显著模型评价数据集 | 第22-23页 |
| ·视觉显著模型评价指标 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于过渡滑动窗贝叶斯分析的显著性检测算法 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·系统组成 | 第26页 |
| ·基于过渡滑动窗特征分布贝叶斯分析的显著性检测算法 | 第26-32页 |
| ·亮度显著值 | 第26-27页 |
| ·颜色显著值 | 第27-29页 |
| ·方向显著值 | 第29-30页 |
| ·像素特征值向量 | 第30页 |
| ·基于过渡滑动窗的贝叶斯结构 | 第30-32页 |
| ·实验仿真 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于全局对比度的随机游走显著性检测算法 | 第35-45页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·显著目标检测系统组成 | 第36页 |
| ·基于特征全局对比度的随机游走显著性检测算法 | 第36-42页 |
| ·图表示映射的遍历马尔可夫链 | 第36-37页 |
| ·构建颜色和方向全局对比度表示 | 第37-41页 |
| ·全局孤立性 | 第41页 |
| ·局部同质性 | 第41-42页 |
| ·合并与提取策略 | 第42页 |
| ·实验仿真 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于颜色和方向区域对比度的显著性检测算法 | 第45-53页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·显著目标检测系统框图 | 第46页 |
| ·基于颜色和方向区域对比度的显著性检测算法 | 第46-50页 |
| ·图像分割算法 | 第47页 |
| ·颜色显著图 | 第47-49页 |
| ·方向显著图 | 第49-50页 |
| ·合并与提取策略 | 第50页 |
| ·实验仿真 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 作者简介 | 第61页 |