声明
致谢
变量注释表
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容与结构安排
1.3.1 研究内容
1.3.2 结构安排
2 显著性目标检测相关理论
2.1 显著性目标检测方法的开端
2.2 生物学中视觉显著性理论和图像固有特征属性
2.2.1 生物学中视觉显著性理论
2.2.2 图像固有特征属性
2.3 显著性目标检测在空频域相关的检测方法
2.3.1 空域模型的检测方法
2.3.2 频率模型的检测方法
2.4 辅助相关显著性目标检测方法的基础理论
2.4.1 非完全beta函数
2.4.2 烟花智能优化算法
2.4.3 孔洞填充算法
2.5 本章小结
3 目标区域融合的显著性目标检测方法
3.1 基于IG算法的显著性目标检测方法的改进
3.2 基于LC算法的显著性目标检测方法的改进
3.3 目标区域融合的显著性目标检测方法
3.3.1 方法模型框架
3.3.2 目标区域分割模板提取原图像目标区域
3.3.3 突出细节目标区域的显著图
3.3.4 自适应增强目标区域对比度
3.3.4 目标区域融合
3.4 本章小结
4 实验结果与分析
4.1 实验环境
4.2 实验采用的数据集与评价方法
4.2.1 实验数据集
4.2.2 评价方法
4.3.1 主观比较与分析
4.3.2 客观比较与分析
4.3.3 改进IG和LC算法前后显著图的主客观对比
4.3.4改进后的烟花算法收敛曲线对比
4.4 本章小结
5 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文原创性声明
学位论文数据集
