| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·视觉注意机制及计算模型概述 | 第8-9页 |
| ·视频图像感兴趣区域提取研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·本文的工作安排 | 第10-11页 |
| 第二章 基于显著图的视觉注意模型 | 第11-21页 |
| ·基于特征的视觉注意模型 | 第11-16页 |
| ·Itti 模型 | 第11-14页 |
| ·Stentiford 模型 | 第14-15页 |
| ·HOAM 模型 | 第15-16页 |
| ·基于邻域对比度的视觉注意模型 | 第16-17页 |
| ·基于离散余弦变换的视觉注意模型 | 第17-19页 |
| ·小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于运动信息的感兴趣区域提取 | 第21-37页 |
| ·谱残差视觉注意模型(Spectral Residual Model) | 第21-23页 |
| ·Log 谱表示 | 第21-22页 |
| ·从谱残差到显著图 | 第22-23页 |
| ·感兴趣区域提取方法 | 第23-37页 |
| ·基于帧差法的感兴趣区域提取方法 | 第23-24页 |
| ·基于光流法的感兴趣区域提取方法 | 第24-28页 |
| ·基于视频图像组的感兴趣区域提取方法 | 第28-33页 |
| ·算法与实验结果 | 第33-37页 |
| 第四章 基于视频显著图模型的感兴趣区域提取 | 第37-55页 |
| ·特征显著图 | 第37-43页 |
| ·特征整合理论 | 第37-39页 |
| ·图像特征的提取 | 第39-42页 |
| ·特征显著图 | 第42-43页 |
| ·图像的多尺度表示 | 第43-44页 |
| ·视觉显著图 | 第44-49页 |
| ·算法与实验结果 | 第49-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文的工作总结 | 第55页 |
| ·工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |