基于线面融合的高分辨率遥感图像视觉显著区域检测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究内容和工作路线 | 第14-15页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.2.3 工作路线 | 第14-15页 |
| 1.3 结构组织 | 第15-17页 |
| 第二章 选择性视觉注意机制 | 第17-32页 |
| 2.1 视觉注意机制的生物学原理 | 第17-18页 |
| 2.2 视觉注意机制的心理学模型 | 第18-19页 |
| 2.3 视觉显著性计算模型 | 第19-29页 |
| 2.3.1 显著性计算准则 | 第19-21页 |
| 2.3.2 基于某种生物学模型的显著性检测 | 第21-26页 |
| 2.3.3 基于数学计算的显著性检测 | 第26-29页 |
| 2.4 遥感图像的显著性计算 | 第29-31页 |
| 2.5 存在的问题 | 第31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于线特征的显著性计算 | 第32-40页 |
| 3.1 直线检测 | 第33-35页 |
| 3.1.1 边缘直线检测 | 第33-35页 |
| 3.1.2 相位直线检测 | 第35页 |
| 3.2 基于图的视觉显著性计算 | 第35-37页 |
| 3.2.1 构建无向加权图 | 第36-37页 |
| 3.2.2 显著性计算 | 第37页 |
| 3.3 生成基于直线特征的显著图 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于线特征和图像分割的显著性计算 | 第40-47页 |
| 4.1 图像分割 | 第41-42页 |
| 4.2 显著性特征提取 | 第42-43页 |
| 4.2.1 底层视觉特征提取 | 第42-43页 |
| 4.2.2 高层视觉特征提取 | 第43页 |
| 4.3 特征显著性计算 | 第43-45页 |
| 4.3.1 底层特征显著性计算 | 第43-44页 |
| 4.3.2 高层特征显著性计算 | 第44-45页 |
| 4.4 特征整合及综合显著图生成 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 显著性区域分割提取实验 | 第47-63页 |
| 5.1 实验数据 | 第47-51页 |
| 5.2 实验方案 | 第51-55页 |
| 5.2.1 评价标准 | 第51-53页 |
| 5.2.2 实验设计 | 第53-55页 |
| 5.2.3 参数设置 | 第55页 |
| 5.3 实验分析 | 第55-62页 |
| 5.3.1 固定阈值分割实验 | 第55-59页 |
| 5.3.2 自适应阈值分割实验 | 第59-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结和展望 | 第63-65页 |
| 6.1 工作总结 | 第63-64页 |
| 6.2 工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
