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3D视觉注意模型及其在运动目标分割中的应用研究
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3D视觉注意模型及其在运动目标分割中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
　　1.1 课题研究目的及意义第10-11页
　　1.2 国内外研究现状及发展动态第11-15页
　　　　1.2.1 2D视觉注意模型第11-13页
　　　　1.2.2 3D视觉注意模型第13-14页
　　　　1.2.3 运动目标分割第14-15页
　　1.3 本文研究内容及技术路线第15-16页
　　1.4 论文结构安排第16-18页
第二章 视觉注意模型理论及方法第18-30页
　　2.1 视觉注意模型基本理论第18-24页
　　　　2.1.1 视觉注意机制简介第18-19页
　　　　2.1.2 影响视觉注意的基本图像特征第19-22页
　　　　2.1.3 显著性检测基本原理第22-24页
　　2.2 常见的 2D视觉注意模型第24-29页
　　　　2.2.1 2D视觉注意模型的分类第24-25页
　　　　2.2.2 常见 2D视觉注意模型算法第25-27页
　　　　2.2.3 显著性检查评价方法第27-29页
　　2.3 本章小结第29-30页
第三章 结合深度信息的 3D视觉注意模型第30-47页
　　3.1 深度信息及其在视觉注意模型中的作用第30-33页
　　　　3.1.1 深度信息简介第30-31页
　　　　3.1.2 深度信息的提取第31-32页
　　　　3.1.3 深度信息对视觉注意的影响第32-33页
　　3.2 常见的 3D视觉注意模型第33-34页
　　3.3 结合深度信息的 3D视觉注意模型第34-40页
　　　　3.3.1 基于图像分块的区域特征提取第35-36页
　　　　3.3.2 特征显著性的计算第36-37页
　　　　3.3.3 特征显著性的融合第37-38页
　　　　3.3.4 3D显著性检测结果的增强处理第38页
　　　　3.3.5 算法具体步骤第38-40页
　　3.4 实验结果及分析第40-46页
　　3.5 本章小结第46-47页
第四章 结合超像素分割技术的 3D显著性检测算法第47-64页
　　4.1 超像素分割第47-50页
　　　　4.1.1 超像素分割简介第47-48页
　　　　4.1.2 超像素分割方法第48-49页
　　　　4.1.3 结合深度信息的超像素分割第49-50页
　　4.2 基于改进超像素分割的 3D视觉注意模型第50-57页
　　　　4.2.1 基本流程及思路第50-51页
　　　　4.2.2 特征提取第51-52页
　　　　4.2.3 初始显著性的计算第52-53页
　　　　4.2.4 结合超像素图模型对初始显著性的优化第53-55页
　　　　4.2.5 算法具体步骤第55-57页
　　4.3 实验结果及分析第57-63页
　　4.4 本章小结第63-64页
第五章 基于 3D视觉注意模型的运动目标分割第64-78页
　　5.1 运动目标分割第64-66页
　　　　5.1.1 概述第64-65页
　　　　5.1.2 运动目标分割方法第65-66页
　　5.2 基于 3D视觉注意模型的运动目标分割第66-73页
　　　　5.2.1 基本流程及思路第66-67页
　　　　5.2.2 3D视觉注意模型中运动信息的提取第67-70页
　　　　5.2.3 Growcut算法基本原理第70-72页
　　　　5.2.4 基于 3D显著性检测结果的运动目标分割第72页
　　　　5.2.5 算法具体步骤第72-73页
　　5.3 实验结果及分析第73-77页
　　5.4 本章小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-80页
　　6.1 本文工作总结第78-79页
　　　　6.1.1 论文主要工作第78-79页
　　　　6.1.2 论文创新点及主要贡献第79页
　　6.2 研究工作展望第79-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-86页
攻硕期间取得的研究成果第86-87页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。
 
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