基于视觉注意机制的图像分割算法分析-计算机科学与技术专业论文.docx

国防科 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 万方数据 万方数据 目 录 HYPERLINK \l _bookmark0 摘 要 i HYPERLINK \l _bookmark1 ABSTRACT ii HYPERLINK \l _bookmark2 第一章 绪论1 HYPERLINK \l _bookmark3 1.1 研究背景及意义 1 HYPERLINK \l _bookmark4 1.1.1 研究背景 1 HYPERLINK \l _bookmark5 1.1.2 研究意义 1 HYPERLINK \l _bookmark6 1.2 国内外研究现状 2 HYPERLINK \l _bookmark7 1.2.1 图像分割研究现状 2 HYPERLINK \l _bookmark8 1.2.2 视觉注意机制研究现状 4 HYPERLINK \l _bookmark9 1.3 本文研究的总体思路 7 HYPERLINK \l _bookmark10 1.4 研究的主要内容和结构安排 8 HYPERLINK \l _bookmark11 1.4.1 主要研究内容 8 HYPERLINK \l _bookmark12 1.4.2 结构安排 8 HYPERLINK \l _bookmark13 第二章 Itti 视觉注意模型 10 HYPERLINK \l _bookmark16 2.1 高斯金字塔 12 HYPERLINK \l _bookmark19 2.2 初级特征提取 14 HYPERLINK \l _bookmark20 2.2.1 亮度特征提取 14 HYPERLINK \l _bookmark21 2.2.2 颜色特征提取 14 HYPERLINK \l _bookmark22 2.2.3 纹理特征提取 15 HYPERLINK \l _bookmark23 2.3 显著图合成 16 HYPERLINK \l _bookmark24 2.3.1 特征图合并 16 HYPERLINK \l _bookmark25 2.3.2 子显著图合并 18 HYPERLINK \l _bookmark27 2.4 注意焦点转移 18 HYPERLINK \l _bookmark28 2.5 Itti 模型存在的问题 19 HYPERLINK \l _bookmark29 2.6 本章小结 19 HYPERLINK \l _bookmark30 第三章 改进的视觉注意机制模型21 HYPERLINK \l _bookmark31 3.1 引入边缘特征提取 21 HYPERLINK \l _bookmark32 3.1.1 双边滤波算法 21 HYPERLINK \l _bookmark33 3.1.2 引入梯度权因子的双边滤波算法 22 第 I 页 第 I 第 II 页 万方数据 HYPERLINK \l _bookmark35 3.1.3 仿真实验 24 HYPERLINK \l _bookmark44 3.2 特征图尺度空间的选择优化 29 HYPERLINK \l _bookmark45 3.2.1 选取五层尺度空间 29 HYPERLINK \l _bookmark47 3.2.2 采用非线性尺度空间 30 HYPERLINK \l _bookmark48 3.3 图像特征显著图的加权合并 30 HYPERLINK \l _bookmark49 3.3.1 特征图的加权合并 31 HYPERLINK \l _bookmark50 3.3.2 子显著图的加权合并 32 HYPERLINK \l _bookmark53 3.4 本章小结 34 HYPERLINK \l _bookmark54 第四章 基于视觉注意机制的图像分割算法 35 HYPERLINK \l _bookmark55 4.1 基于改进视觉注意机制的粗分割 35 HYPERLINK \l _bookmark58 4.2 主动轮廓和区域生长结合的精分割 36 HYPERLINK \l _bookmark59 4.2.1 基于灰度标准差的主动轮廓演化 36 HYPERLINK \l _bookmark61 4.2.2 基于轮廓的区域生长算法 38 HYPERLINK \l _bookmark63 4.3 基于视觉注意机制图像分割算法流程 39 HYPERLINK \l _bookmark64 4.4 实验结果及分析 40 HYPERLINK \l _bookmark75 4.5 本章小结