| 摘要 | 第5-6页 |
| AbstraCt | 第6页 |
| 第一章 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 RGB-D图像显著物体检测 | 第12-13页 |
| 1.2.2 视频显著物体检测 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关工作综述 | 第17-24页 |
| 2.1 注视点预测 | 第17-18页 |
| 2.2 RGB图像显著物体检测 | 第18-20页 |
| 2.3 显著物体检测的评估方法 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 RGB-D图像显著物体检测 | 第24-41页 |
| 3.1 问题描述 | 第24页 |
| 3.2 基于多特征融合的RGB-D图像显著物体检测方法 | 第24-32页 |
| 3.2.1 结合颜色与深度特征的超像素分割 | 第25-27页 |
| 3.2.2 显著性初始化 | 第27-31页 |
| 3.2.3 显著性传播 | 第31-32页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第32-39页 |
| 3.3.1 数据集与实验设置 | 第32-34页 |
| 3.3.2 参数分析 | 第34-35页 |
| 3.3.3 步骤分析 | 第35-36页 |
| 3.3.4 对比实验 | 第36-39页 |
| 3.4 本章方法的局限性 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 视频显著物体检测 | 第41-54页 |
| 4.1 问题描述 | 第41-42页 |
| 4.2 基于多特征融合的视频显著物体检测方法 | 第42-45页 |
| 4.2.1 显著性传播网络的构建 | 第42-43页 |
| 4.2.2 显著性初始化 | 第43-44页 |
| 4.2.3 显著性传播 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第45-52页 |
| 4.3.1 数据集与实验设置 | 第45-46页 |
| 4.3.2 步骤分析 | 第46-49页 |
| 4.3.3 对比实验 | 第49-52页 |
| 4.4 本章方法的局限性 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 硕士期间的科研成果 | 第63-65页 |