| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·视觉注意 | 第8-9页 |
| ·行为认知和选择 | 第9-10页 |
| ·研究动机和方法 | 第10-12页 |
| ·视觉注意力模型的问题 | 第10-11页 |
| ·视觉注意力在工程上应用的问题 | 第11页 |
| ·基于视觉的行为认知的局限 | 第11-12页 |
| ·视觉注意和行为认知的结合应用 | 第12页 |
| ·论文的主要工作和创新点 | 第12-13页 |
| ·快速注意力选择 | 第12页 |
| ·注意力选择在图像、视频质量评价上的应用 | 第12-13页 |
| ·增强学习行为模型 | 第13页 |
| ·带视觉注意的自主驾驶模型和平台 | 第13页 |
| ·论文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 频率域快速视觉注意力选择算法 | 第15-38页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·现有视觉注意力方法和问题 | 第16-20页 |
| ·NVT | 第16-19页 |
| ·SR | 第19-20页 |
| ·基于相位谱的显著图获取算法 | 第20-27页 |
| ·相位谱的重要性 | 第20-22页 |
| ·PFT算法简介 | 第22-23页 |
| ·PFT与其他方法的比较 | 第23-25页 |
| ·PFT在彩色图像的扩展 | 第25-26页 |
| ·PQFT同PFT的比较 | 第26-27页 |
| ·PQFT在视频场景上的推广 | 第27页 |
| ·实验结果 | 第27-34页 |
| ·实验参数 | 第27-28页 |
| ·显著目标提取 | 第28页 |
| ·测试一 静态图像显著特征图抽取比较结果 | 第28-30页 |
| ·测试二 动态视频序列显著目标抽取结果 | 第30-32页 |
| ·测试三 抗白噪声测试 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| ·附录 | 第35-38页 |
| ·四元数基本概念 | 第35页 |
| ·四元数的极数形式 | 第35-36页 |
| ·四元数的Cayley-Dickson形式与symplectic形式 | 第36页 |
| ·四元数图像傅立叶变换 | 第36页 |
| ·四元数图像快速傅立叶变换算法 | 第36-38页 |
| 第3章 基于显著性的图像质量评价 | 第38-51页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·现有质量评价方法 | 第39-41页 |
| ·MSE & PSNR | 第39-40页 |
| ·MSSIM | 第40页 |
| ·VIF | 第40-41页 |
| ·现有质量评价方法的缺陷 | 第41-42页 |
| ·基于显著性的质量评价 | 第42-44页 |
| ·基于图像显著性的图像质量评价 | 第42-44页 |
| ·实验结果 | 第44-49页 |
| ·实验参数 | 第44页 |
| ·直觉图像验证 | 第44-45页 |
| ·网上数据库实验 | 第45-48页 |
| ·自建彩色图像库实验 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于显著性的视频质量评价 | 第51-63页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·基于显著性的视频质量评价的注意点 | 第51-52页 |
| ·视频图像显著图的改进 | 第52-55页 |
| ·平方归一显著图 | 第52页 |
| ·显著图中运动信息的表达 | 第52-54页 |
| ·平坦区噪声 | 第54-55页 |
| ·帧间权值的计算 | 第55-57页 |
| ·视频质量评价计算框架 | 第57-58页 |
| ·数据库验证 | 第58-62页 |
| ·数据库说明 | 第58-59页 |
| ·参数选取 | 第59页 |
| ·实验过程 | 第59-60页 |
| ·实验结果 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 增强学习模拟昆虫视觉行为的研究 | 第63-77页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·生物实验事实 | 第64-65页 |
| ·生物实验一 | 第64-65页 |
| ·生物实验二 | 第65页 |
| ·生物实验三 | 第65页 |
| ·生物实验说明 | 第65页 |
| ·视觉-行为抉择的学习模型 | 第65-72页 |
| ·视觉特征提取 | 第66-68页 |
| ·神经网络的价值学习 | 第68-70页 |
| ·行为抉择 | 第70-71页 |
| ·学习算法步骤 | 第71-72页 |
| ·实验仿真 | 第72-76页 |
| ·模拟实验一 | 第73-74页 |
| ·模拟实验二 | 第74-76页 |
| ·模拟实验三 | 第76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 注意力选择、增强学习在自主驾驶上的应用 | 第77-87页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·自主驾驶的历史 | 第77-78页 |
| ·传统自主驾驶的局限和对策 | 第78-79页 |
| ·带有注意力选择机制的基于视觉的增强学习自主驾驶 | 第79-83页 |
| ·测试平台 | 第79-80页 |
| ·系统框架 | 第80-81页 |
| ·状态 | 第81页 |
| ·动作 | 第81-82页 |
| ·策略 | 第82页 |
| ·奖惩 | 第82页 |
| ·增强学习算法 | 第82-83页 |
| ·仿真实验 | 第83-86页 |
| ·实验参数 | 第83页 |
| ·实验结果 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第7章 总结和展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 撰写、发表的论文和申请的专利 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |