| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 背景知识与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 显著性物体检测研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文显著性物体检测若干关键技术 | 第17-20页 |
| 1.3.1 视觉显著性相关原理 | 第17-18页 |
| 1.3.2 超像素与能量最小化模型 | 第18-19页 |
| 1.3.3 贝叶斯框架 | 第19-20页 |
| 1.4 主要工作和论文安排 | 第20-23页 |
| 第二章 颜色显著性检测算法 | 第23-35页 |
| 2.1 视觉注意机制 | 第23页 |
| 2.2 传统的显著性检测算法 | 第23-25页 |
| 2.3 本文颜色显著性检测算法 | 第25-29页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第29-33页 |
| 2.4.1 本文颜色显著性检测算法实验结果与分析 | 第29-33页 |
| 2.4.2 失败案例 | 第33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 似物性检测算法的优化 | 第35-43页 |
| 3.1 似物性检测概述 | 第35-36页 |
| 3.2 似物性检测研究现状 | 第36-38页 |
| 3.3 本文似物性检测算法的优化 | 第38-39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 3.4.1 似物性优化实验对比与分析 | 第39-41页 |
| 3.4.2 不同显著性算法对本文似物性的影响实验 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 融合颜色显著性和似物性的显著物体检测 | 第43-53页 |
| 4.1 显著性与似物性之间的紧密联系 | 第43页 |
| 4.2 显著性与似物性相融合的模型 | 第43-44页 |
| 4.3 本文融合颜色显著性和似物性的显著物体检测算法 | 第44-47页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 4.4.1 本文融合算法实验结果与分析 | 第47-50页 |
| 4.4.2 失败案例 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 本文算法在交通标志检测中的应用 | 第53-61页 |
| 5.1 交通标志检测研究背景与意义 | 第53-54页 |
| 5.2 交通标志检测算法研究现状 | 第54-56页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第56-59页 |
| 5.3.1 与传统显著性检测算法对比检测效果 | 第56-58页 |
| 5.3.2 与基于HSV颜色特征的算法对比检测效果 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 主要工作与总结 | 第61页 |
| 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |