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音像基于非线融合的夜间图像显著目标检测徐新//穆楠
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前言
章 显著目标检测
1.1 概述
1.2 受人类视觉系统启发的显著目标检测
1.2.1 视觉注机制
1.2.2 显著目标检测的神经生物机制
1.. 显著目标检测的心理物理学机制
1.3 显著目标检测算法
1.3.1 基于自底向上的显著目标检测算法
1.3.2 基于顶向下的显著目标检测算法
1.4 定位显著目标的方法
1.4.1 基于像素级的方法
1.4.2 基于特征级的方法
1.4.3 基于决策级的方法
参考文献
第2章 基于像素级非线融合的夜间图像显著目标检测
2.1 频域空域融合的方法
2.1.1 显著目标检测算法
2.1.2 频城和空域显著目标检测方法相关工作
2.1.3 显著目标检测模型
2.1.4 实验
2.1.5 总结
2.2 基于超像素的全局对比度驱动方法
2.2.1 基于超像素的全局对比度驱动的显著日标检测算法
2.. 总结
. 基于局部-全局对比度的多尺度像素显著目标检测模型
..1 多尺度特征提取
..2 暗通道验
.. 中心先验
..4 显著图融合
..5 实验结果
.. 总结
参考文献
第3章 基于特征级非线融合的夜间图像显著目标检测
3.1 基于局部-全局超像素协方差的显著目标检测模型
3.1.1 局部和全局超像素协方差估计
3.1.2 基于图的流形序
3.1.3 基于特征的区域协方差
3.1.4 基于协方差的显著估计
3.1.5 基于扩散的显著优化
3.1.6 实验
3.1.7 总结
3.2 低对比度图像中显著目标检测的层次特征融合方法
3.2.1 视觉特征提取
3.2.2 自适应多特征融合
3.. 实验结果
3.2.4 总结
第4章 基于决策级非线融合的夜间图像显著目标检测及显著目标检测
4.1 低对比度图像的显著特征中的显著日标检测
4.1.1 本节提出的显著日标检测模型
4.1.2 实验结果
4.1.3 总结
4.2 基于协方差卷积神经网络的低对比度图像显著目标检测模型
4.2.1 本节提出的模型
4.2.2 实验结果
4.. 总目标检测
参考文献
第5章 基于非线融合夜间图像显著目标检测的应用
5.1 目标跟踪
5.2 目标检测
5.3 目标识别
5.4 行人重
5.5 图像检索
参考文献
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