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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

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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
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12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

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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