基于视觉显著性的目标检测和异源图像轮廓提取方法研究

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基于视觉显著性的目标检测和异源图像轮廓提取方法研究

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基于视觉显著性的目标检测和异源图像轮廓提取方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 课题研究的背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.2.1 视觉注意机制的研究现状与分析	第11-12页
1.2.2 图像分割的研究现状与分析	第12-14页
1.2.3 本文的创新点	第14页
1.3 存在问题	第14-15页
1.4 本文主要内容及创新点	第15页
1.4.1 本文的主要内容	第15页
1.5 本文的组织安排	第15-17页
第二章人类视觉注意机制特点和视觉注意机制模型研究	第17-24页
2.1 人类视觉注意机制及其模型研究	第17-19页
2.1.1 人类视觉信息处理系统	第17页
2.1.2 视觉注意机制	第17-19页
2.2 Itti视觉注意机制模型及其分析	第19-23页
2.2.1 特征提取模块及其分析	第19-22页
2.2.2 特征显著图模块及其分析	第22-23页
2.2.3 最终显著图模块及其分析	第23页
2.3 本章小结	第23-24页
第三章视觉注意机制模型的改进及其在目标检测领域的应用研究	第24-39页
3.1 Itti模型的改进研究	第24-28页
3.1.1 经典Itti模型存在问题分析	第24页
3.1.2 基于亮度对比度特征的显著图研究	第24-26页
3.1.3 自适应权值调整的显著图融合方法研究	第26-28页
3.2 基于视觉显著性的车牌检测方法研究	第28-36页
3.2.1 车牌定位难点分析及研究现状	第29-30页
3.2.2 不同场合下车牌定位研究	第30-36页
3.3 基于视觉显著性的海上显著目标检测方法研究	第36-37页
3.4 本章小结	第37-39页
第四章基于显著图聚类的图像分割和异源图像轮廓提取方法研究	第39-55页
4.1 基于显著图聚类的图像分割和轮廓提取方法设计	第39-41页
4.1.1 可行性分析	第39-40页
4.1.2 基于显著图聚类的图像分割和轮廓提取方法设计	第40-41页
4.2 基于显著图聚类的图像分割方法研究	第41-49页
4.2.1 显著图的局部K-means聚类研究	第41-44页
4.2.2 区域合并方法研究	第44-47页
4.2.3 图像分割结果及分析	第47-49页
4.3 异源图像轮廓提取结果及分析	第49-54页
4.3.1 可见光图像轮廓提取	第49-50页
4.3.2 红外图像轮廓提取	第50-52页
4.3.3 合成雷达孔径图像轮廓提取	第52-54页
4.4 本章小结	第54-55页
第五章总结与展望	第55-57页
5.1 总结	第55页
5.2 展望	第55-57页
参考文献	第57-61页
致谢	第61-62页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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