| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 自底而上的视觉注意模型 | 第12-15页 |
| 1.2.2 自顶而下的视觉注意模型 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要内容与组织结构安排 | 第16-18页 |
| 1.3.1 论文的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文的组织结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 相关技术知识 | 第18-25页 |
| 2.1 四元数图像与频域视觉注意模型的关系 | 第18页 |
| 2.2 四元数图像 | 第18-20页 |
| 2.2.1 四元数的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 四元数的极数形式 | 第19页 |
| 2.2.3 四元数图像的傅里叶变换 | 第19-20页 |
| 2.3 测试数据集 | 第20-22页 |
| 2.3.1 自然图像数据集 | 第20-22页 |
| 2.3.2 视频图像数据集 | 第22页 |
| 2.4 模型性能的评价方法 | 第22-24页 |
| 2.4.1 主观视觉评价 | 第22页 |
| 2.4.2 F-Measure法 | 第22-23页 |
| 2.4.3 ROC曲线和AUC值 | 第23页 |
| 2.4.4 击中与漏检率 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 改进HFT模型 | 第25-43页 |
| 3.1 频域视觉注意模型概述 | 第25-31页 |
| 3.1.1 SR模型概述 | 第25-26页 |
| 3.1.2 PFT和PQFT模型概述 | 第26-28页 |
| 3.1.3 HFT模型概述 | 第28-31页 |
| 3.2 频域视觉注意模型的性能分析 | 第31-33页 |
| 3.2.1 空间域视觉注意模型和频域视觉注意模型的性能比较 | 第31-32页 |
| 3.2.2 频域视觉注意模型之间的性能比较 | 第32-33页 |
| 3.3 改进HFT模型 | 第33-36页 |
| 3.3.1 颜色空间的选择 | 第33-34页 |
| 3.3.2 四元数虚部系数的确定 | 第34-35页 |
| 3.3.3 最终显著图的确定方法 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果的对比分析 | 第36-42页 |
| 3.4.1 自然图像的显著性检测 | 第36-37页 |
| 3.4.2 心理学图像的显著性检测 | 第37-38页 |
| 3.4.3 ROC曲线和AUC值的比较分析 | 第38-39页 |
| 3.4.4 视频图像的显著性检测 | 第39-40页 |
| 3.4.5 鲁棒性检测 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于视觉显著性的图像分类 | 第43-55页 |
| 4.1 显著区域的提取 | 第43-44页 |
| 4.2 显著区域的特征提取 | 第44-49页 |
| 4.2.1 纹理特征 | 第45-46页 |
| 4.2.2 时间签名特征 | 第46-49页 |
| 4.2.3 构造特征向量 | 第49页 |
| 4.3 图像分类 | 第49-51页 |
| 4.3.1 核函数的选择 | 第50页 |
| 4.3.2 训练算法的选择 | 第50-51页 |
| 4.3.3 多分类算法的选择 | 第51页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 4.4.1 视觉分类结果比较 | 第52-53页 |
| 4.4.2 分类准确率结果比较 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第63-64页 |