• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 縮略詞11-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 選題背景與意義12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在問(wèn)題12-15
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析13-14
• 1.2.2 目前研究存在的問(wèn)題14-15
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排15-18
• 第二章 相關(guān)知識(shí)18-28
• 2.1 引言18
• 2.2 特征提取方法18-23
• 2.2.1 線性判別分析18-19
• 2.2.2 局部保持映射19-20
• 2.2.3 獨(dú)立成分分析20
• 2.2.4 主成分分析20-21
• 2.2.5 稀疏主成分分析21-23
• 2.3 聚類算法23-27
• 2.3.1 基于劃分的聚類算法24-25
• 2.3.2 基于層次的聚類算法25-26
• 2.3.3 基于密度的聚類算法26
• 2.3.4 基于網(wǎng)格的聚類算法26-27
• 2.3.5 基于模型的聚類算法27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于圖像分塊與截?cái)鄡绲奶卣魈崛?/span>28-35
• 3.1 引言28
• 3.2 圖像分塊與圖像塊底層顏色特征提取28-30
• 3.3 基于截?cái)鄡绲南∈杼卣魈崛?/span>30-31
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析31-34
• 3.4.1 幾種典型的稀疏主成分分析方法的性能比較31-32
• 3.4.2 稀疏處理參數(shù)的確定32-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第四章 基于K-Means與自適應(yīng)權(quán)值的多幅圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)35-56
• 4.1 引言35
• 4.2 K-Means聚類算法初始簇中心的確定35-36
• 4.3 基于聚類的顯著性特征計(jì)算36-39
• 4.3.1 對(duì)比特征36-37
• 4.3.2 空間特征37-38
• 4.3.3 全局分布特征38-39
• 4.4 基于自適應(yīng)權(quán)值的協(xié)同顯著圖生成39-44
• 4.4.1 自適應(yīng)閾值分割40-41
• 4.4.2 基于圖像內(nèi)容的自適應(yīng)權(quán)值計(jì)算41-44
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析44-54
• 4.5.1 數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)45-47
• 4.5.2 多幅圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)效果對(duì)比47-50
• 4.5.3 多幅圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)效率對(duì)比50-51
• 4.5.4 多幅圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)的應(yīng)用51-54
• 4.6 本章小結(jié)54-56
• 第五章 具有噪聲圖像的協(xié)同定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)56-67
• 5.1 引言56
• 5.2 系統(tǒng)框架56
• 5.3 主要功能模塊的設(shè)計(jì)56-60
• 5.3.1 多幅圖像協(xié)同顯著性檢測(cè)模塊56-58
• 5.3.2 候選目標(biāo)判別模塊58-60
• 5.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)60-66
• 5.4.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境60-61
• 5.4.2 系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)技術(shù)方法61
• 5.4.3 系統(tǒng)展示61-66
• 5.5 本章小結(jié)66-67
• 第六章 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 總結(jié)67
• 6.2 展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-75
• 致謝75-76
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文76

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