图像显著性算法和评价研究
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图像显著性算法和评价研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-8页
图表清单
第8-9页
注释表
第9-10页
第一章 绪论
第10-14页
· 引言
第10-12页
· 显著性分析的理论基础
第10-11页
· 显著性分析的模型
第11-12页
· 论文的贡献和创新性
第12-13页
· 本文的内容安排
第13-14页
第二章 五种显著图模型的简要回顾
第14-21页
· 完全生物学启发的视觉注意算法
第14-16页
· 基于信息理论的视觉注意算法
第16-17页
· 基于纯计算的一种算法
第17页
· 基于空间频域分析的两种算法
第17-20页
· 剩余谱方法
第17-18页
· 另的一种基于空间频域分析的算法
第18-20页
· 本章小结
第20-21页
第三章 基于统计指标的算法评价
第21-30页
· 数据库
第21页
· 三组统计评价指标
第21-22页
· 基于统计评价指标的评价结果
第22-29页
· 显著图和人工分割图的对比
第23-25页
· 基于显著图的固定阈值分割图和人工分割图的对比
第25-27页
· 基于显著图的自适应阈值分割图和人工分割图的对比
第27-29页
· 本章小结
第29-30页
第四章 基于不一致概率密度的显著性算法
第30-39页
· 概率密度函数NIF
第30-31页
· 建立一种新的显著性算法
第31-33页
· 基于统计指标的算法评价
第33-36页
· 显著图和人工分割图的对比
第33-34页
· 固定阈值分割图和人工分割图的对比
第34-35页
· 自适应阈值分割图和人工分割图的对比
第35-36页
· 基于显著性的图像缩放
第36-38页
· 本章小结
第38-39页
第五章 总结与展望
第39-40页
参考文献
第40-42页
致谢
第42-43页
在学期间的研究成果及发表的学术论文
第43 页
本篇论文共
43
页,
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