基于多尺度多通道均值的视觉显著性检测方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关理论及技术基础 | 第15-27页 |
| 2.1 视觉注意机制 | 第15-17页 |
| 2.1.1 Treisman特征融合理论 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Koch神经生物学框架 | 第16-17页 |
| 2.2 颜色空间模式 | 第17-21页 |
| 2.2.1 RGB颜色空间模式 | 第18-19页 |
| 2.2.2 Lab颜色空间模式 | 第19页 |
| 2.2.3 HSV颜色空间模式 | 第19-20页 |
| 2.2.4 CMYK颜色空间模式 | 第20-21页 |
| 2.3 小波变换 | 第21-23页 |
| 2.4 双立方插值 | 第23-27页 |
| 第3章 基于多成分均值的视觉显著性检测 | 第27-41页 |
| 3.1 基于多成分均值的视觉显著性检测框架 | 第27-29页 |
| 3.2 图像预处理 | 第29-30页 |
| 3.3 主分量变换 | 第30页 |
| 3.4 计算显著性 | 第30-31页 |
| 3.5 生成显著图 | 第31页 |
| 3.6 算法流程 | 第31页 |
| 3.7 实验 | 第31-38页 |
| 3.7.1 MSRA图像库 | 第32-33页 |
| 3.7.2 评价标准 | 第33-34页 |
| 3.7.3 实验结果和分析 | 第34-38页 |
| 3.8 扩展实验 | 第38-40页 |
| 3.9 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于多尺度多通道均值的视觉显著性检测 | 第41-61页 |
| 4.1 基于多尺度多通道均值的视觉显著性检测框架 | 第42-43页 |
| 4.2 图像滤波 | 第43-45页 |
| 4.3 缩放图像 | 第45-46页 |
| 4.4 计算显著性 | 第46-50页 |
| 4.5 生成显著图 | 第50-52页 |
| 4.6 算法流程 | 第52-54页 |
| 4.7 实验 | 第54-56页 |
| 4.7.1 评价标准 | 第54-55页 |
| 4.7.2 实验结果与分析 | 第55-56页 |
| 4.8 扩展实验 | 第56-58页 |
| 4.9 本章小结 | 第58-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 工作总结 | 第61页 |
| 5.2 进一步工作 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第69页 |
