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基于邊界先驗及對比度優化的顯著目標檢測算法

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基于邊界先驗及對比度優化的顯著目標檢測算法
論文目錄
 
摘要第1-6頁
abstract第6-12頁
第一章 緒論第12-18頁
  1.1 研究背景第12-13頁
  1.2 研究現狀第13-14頁
  1.3 技術路線與研究重點第14-16頁
  1.4 本文創新點及組織結構第16-17頁
  1.5 本章小結第17-18頁
第二章 相關工作第18-33頁
  2.1 自頂向下方法第18-22頁
    2.1.1 顯著區域特征融合模型第19-22頁
  2.2 自底向上方法第22-32頁
    2.2.1 仿生顯著性模型第22-24頁
    2.2.2 邊界先驗模型第24-27頁
    2.2.3 顯著性傳播模型第27-32頁
  2.3 本章小結第32-33頁
第三章 基于圖的顯著性檢測模型第33-46頁
  3.1 流形排序模型第33-37頁
    3.1.1 基于圖的流形排序第33-35頁
    3.1.2 無向圖構建第35頁
    3.1.3 兩步顯著性檢測第35-37頁
  3.2 隨機游走模型第37-41頁
    3.2.1 隨機游走第38-39頁
    3.2.2 兩步顯著性估計第39頁
    3.2.3 正則化隨機游走排序第39-41頁
  3.3 細胞自動機模型第41-45頁
    3.3.1 基于背景的顯著圖第42-43頁
    3.3.2 細胞自動機演化第43-45頁
  3.4 本章小結第45-46頁
第四章 本文算法設計第46-55頁
  4.1 超像素塊分割第47-48頁
  4.2 閉環無向圖構建與流形排序第48-49頁
  4.3 背景顯著估計第49-52頁
  4.4 對比度優化與背景先驗融合第52-53頁
  4.5 前景顯著估計第53-54頁
  4.6 本章小結第54-55頁
第五章 實驗結果分析第55-71頁
  5.1 算法評估方式第55-58頁
    5.1.1 準確率、召回率與F-Measure第55-57頁
    5.1.2 AUC值與MAE值第57-58頁
  5.2 相關算法比較第58-70頁
    5.2.1 MSRA數據集第58-60頁
    5.2.2 ECSSD數據集第60-63頁
    5.2.3 DUT-OMRON數據集第63-66頁
    5.2.4 PASCAL-S數據集第66-70頁
  5.3 本章小結第70-71頁
第六章 總結與展望第71-74頁
  6.1 本文總結第71頁
  6.2 創新點與主要貢獻第71-72頁
  6.3 下一步研究工作第72-74頁
參考文獻第74-78頁
致謝第78-79頁
攻讀學位期間發表的學術論文第79-80頁
攻讀學位期間參與的項目第80頁

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