| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·研究历史和现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容 | 第10-11页 |
| ·本文结构 | 第11-13页 |
| 第2章 人类的视觉感知与注意机制 | 第13-29页 |
| ·人类的视觉感知系统 | 第13-14页 |
| ·视觉注意机制 | 第14-18页 |
| ·视觉注意机制概述 | 第15页 |
| ·Treisman 特征融合理论 | 第15-16页 |
| ·Koch 神经生物学框架 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-24页 |
| ·数据驱动的视觉注意机制建模 | 第18-24页 |
| ·任务驱动的视觉注意机制建模 | 第24页 |
| ·基于视觉显著性的应用技术简介 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于概率图模型的图像显著性检测方法 | 第29-43页 |
| ·基于图模型的视觉注意模型概述 | 第29-30页 |
| ·基于概率图模型的图像显著性检测方法框架 | 第30页 |
| ·基于概率图模型的图像显著性检测方法实现 | 第30-34页 |
| ·图像预处理 | 第30-31页 |
| ·构造图模型 | 第31-33页 |
| ·显著性衡量 | 第33-34页 |
| ·实验结果 | 第34-40页 |
| ·在 torrent 彩色图像库上的测试结果 | 第34-37页 |
| ·在 MIT 彩色图像库上的测试结果 | 第37-39页 |
| ·在视频上的测试结果 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-43页 |
| 第4章 基于视觉显著性的视点转移模型 | 第43-51页 |
| ·基于视觉显著性的视点转移模型的生成流程 | 第43-44页 |
| ·基于视觉显著性的视点转移模型 | 第44-46页 |
| ·显著图的计算 | 第44-45页 |
| ·视觉注意焦点的选择过程 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-51页 |
| 第5章 基于视觉显著性的应用 | 第51-57页 |
| ·基于图像显著性的图像缩放方法 | 第51-52页 |
| ·基于生物视觉注意机制的弱视儿童的视觉注意训练系统 | 第52-56页 |
| ·弱视定义与分类 | 第52-53页 |
| ·视觉训练系统 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |