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基于概率边界的多层次显著性检测算法研究
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基于概率边界的多层次显著性检测算法研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
第1章 绪论
第9-14页
· 选题背景和研究意义
第9-11页
· 本文的研究工作
第11-12页
· 论文的内容安排
第12-14页
第2章 显著性检测的理论基础
第14-25页
· 视觉注意机制
第14-16页
· 图像的底层特征
第16-19页
· 颜色
第16-17页
· 边缘
第17-18页
· 亮度
第18-19页
· 纹理
第19页
· 显著性检测的研究现状
第19-25页
· 图像显著性检测
第20-23页
· 视频显著性检测
第23-24页
· 联合显著性检测
第24-25页
第3章 显著性检测的基础算法
第25-32页
· 图像的颜色量化
第25-26页
· 区域分割方法
第26-29页
· 基于图论的分割
第27页
· SLIC
第27-28页
· Mean Shift
第28页
· Quick Shift
第28-29页
· 边界概率的计算
第29-30页
· 显著性凸包
第30-31页
· 贝叶斯推断
第31-32页
第4章 基于轮廓概率的多层次显著性检测
第32-39页
· 算法的主要框架
第32-33页
· 多层次区域分割
第33-34页
· 区域显著性检测
第34-36页
· 多层次显著性融合
第36-37页
· 贝叶斯增强
第37-39页
第5章 实验
第39-48页
· 评测数据集
第39-40页
· 评价标准
第40-42页
· 实验结果分析
第42-46页
· 客观分析
第42-44页
· 主观分析
第44-45页
· 算法验证
第45-46页
· 显著图的应用
第46-48页
第6章 总结与展望
第48-51页
· 总结
第48-49页
· 展望
第49-51页
参考文献
第51-56页
致谢
第56-57页
本篇论文共
57
页,
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。
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