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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,点击这进入下载页面
 
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