基于区域的超像素显著性检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 显著性研究进展 | 第9-10页 |
| 1.3 论文主要工作和章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 基本理论 | 第12-18页 |
| 2.1 视觉注意机制 | 第12页 |
| 2.2 两种视觉关注模型 | 第12-14页 |
| 2.2.1 自底向上的视觉注意机制 | 第13-14页 |
| 2.2.2 自顶往下的视觉注意机制 | 第14页 |
| 2.3 显著性概述 | 第14-16页 |
| 2.3.1 图像的显著性 | 第15页 |
| 2.3.2 图像内容及视觉显著性 | 第15-16页 |
| 2.4 两种颜色空间 | 第16页 |
| 2.5 SLIC 超像素分割 | 第16-17页 |
| 2.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 几种显著性的典型算法 | 第18-29页 |
| 3.1 Itti 模型 | 第18-20页 |
| 3.2 Hou 的方法 | 第20-21页 |
| 3.3 Achanta 的方法 | 第21-24页 |
| 3.4 Goferman 方法 | 第24-26页 |
| 3.5 liu 的方法 | 第26-28页 |
| 3.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于区域的超像素显著性检测 | 第29-38页 |
| 4.1 算法概述 | 第29-30页 |
| 4.2 SLIC 超像素区域分割 | 第30-31页 |
| 4.3 显著性检测 | 第31-35页 |
| 4.3.1 图像区域对比度 | 第31-33页 |
| 4.3.2 区域位置影响因子 | 第33-34页 |
| 4.3.3 图像显著性 | 第34-35页 |
| 4.4 实验分析 | 第35-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 总结与展望 | 第38-40页 |
| 5.1 总结 | 第38页 |
| 5.2 展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第44-45页 |
| 详细摘要 | 第45-48页 |
