声明
1绪论
1.1研究背景及意义
1.2显著性物体检测研究现状
1.3本文的主要贡献及章节安排
2显著性物体检测方法综述
2.1传统的显著性物体检测方法
2.1.1基于对比度的方法
2.1.2基于频域的方法
2.1.3基于图的方法
2.1.4基于低秩矩阵分解的方法
2.2基于深度学习的显著性物体检测方法
2.2.1基于区域的显著性物体检测
2.2.2基于全卷积网络的显著性物体检测
2.2.3基于弱监督学习的显著性物体检测
2.3检测性能评价指标
2.4本章小结
3基于紧密度扩散的显著性物体检测
3.1紧密度扩散模型算法设计及实现
3.2模型讨论
3.3实验结果及分析
3.3.1实验结果比较
3.3.2参数敏感性分析
3.4本章小结
4基于低秩矩阵分解的递进式显著性物体检测
4.1图像的低秩矩阵分解
4.2基于低秩矩阵分解的显著性检测
4.3利用区域连接性细化物体边缘
4.4实验结果及分析
4.4.1实验结果比较
4.4.2参数敏感性分析
4.5本章小结
5总结与展望
5.1总结
5.2展望
致谢
参考文献
攻读学位期间发表论文目录
