計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及顯著性算法研究

第1章 緒論
1．1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的研究背景和存在的問(wèn)題
1．1．1 研究現(xiàn)狀
1．1．2 存在的問(wèn)題
1．2 視覺(jué)顯著性算法的具體應(yīng)用
第2章 視覺(jué)系統(tǒng)原理及設(shè)計(jì)
2．1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念
2．1．1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)現(xiàn)狀
2．1．2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的具體應(yīng)用技術(shù)
2．2 雙目立體視覺(jué)研究現(xiàn)狀
2．2．1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
2．2．2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
2．2．3 雙目立體視覺(jué)模塊
2．3 雙目立體視覺(jué)的數(shù)學(xué)模型
2．3．1 針孔成像原理
2．3．2 成像過(guò)程中的坐標(biāo)系
2．3．3 線性成像模型
2．4 攝像機(jī)非線性模型
2．4．1 徑向畸變與切向畸變
2．4．2 非線性成像過(guò)程
2．4．3 歸一化坐標(biāo)的引入
2．4．4 完整的非線性成像數(shù)學(xué)模型
2．5 雙攝像機(jī)立體視覺(jué)模型
2．5．1 三維坐標(biāo)的幾何求解
2．5．2 理想投影點(diǎn)的歸一化坐標(biāo)
2．5．3 幾何求距
2．6 圖像預(yù)處理
2．6．1 背景估計(jì)
2．6．2 背景差分與亮度調(diào)節(jié)
2．6．3 直方圖修正
2．6．4 圖像平滑
2．6．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
2．7 攝像機(jī)標(biāo)定
2．7．1 攝像機(jī)的標(biāo)定方法
2．7．2 雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)的標(biāo)定
2．7．3 立體標(biāo)定
2．8 視覺(jué)系統(tǒng)目標(biāo)與設(shè)計(jì)
2．8．1 視覺(jué)系統(tǒng)的硬件平臺(tái)和軟件平臺(tái)
2．9 視覺(jué)系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)
2．9．1 圖像采集與顯示
2．9．2 視頻采集卡的初始化設(shè)置
2．9．3 視頻采集卡的采集設(shè)置
2．9．4 雙目匹配
2．9．5 三維坐標(biāo)的計(jì)算
2．9．6 視覺(jué)系統(tǒng)軟件界面介紹
2．10 構(gòu)造路徑
2．10．1 可視圖的基本原理
2．10．2 新地圖的產(chǎn)生
第3章 基于二維分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的顯著性模型描述
3．1 尺度空間基本概念
3．1．1 空間及尺度空間的建立
3．1．2 尺度空間的要求
3．1．3 尺度空間的離散形式
3．2 顯著性檢測(cè)算子的生成算法
3．3 重復(fù)模式分離算法
3．4 二維分?jǐn)?shù)階傅里葉變換數(shù)學(xué)模型
3．4．1 離散二維分?jǐn)?shù)階傅里葉變換
3．4．2 二維離散分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的數(shù)學(xué)模型
3．4．3 離散FrFT階數(shù)與圖像信息熵的關(guān)系分析
3．5 FrFT的顯著性圖生成模型
3．5．1 顯著性圖SM模型
3．5．2 最優(yōu)化問(wèn)題
3．6 仿真實(shí)驗(yàn)
3．6．1 噪聲敏感度
3．6．2 定量比較
3．6．3 對(duì)心理學(xué)模式的響應(yīng)
3．6．4 預(yù)測(cè)人眼注意力
3．6．5 分類(lèi)圖像下算法性能對(duì)比
第4章 復(fù)雜背景下顯著性目標(biāo)的檢測(cè)
4．1 概述
4．2 基于顯著性傳播算法
4．2．1 判別式相似性度量
4．2．2 分布導(dǎo)向背景
4．2．3 井節(jié)點(diǎn)的顯著性傳播
4．2．4 顯著性特征細(xì)化
4．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4．3．1 參數(shù)和評(píng)價(jià)指標(biāo)
4．3．2 定量結(jié)果
4．3．3 結(jié)果的定性分析
4．3．4 算法運(yùn)行時(shí)間對(duì)比
4．3．5 局限性分析
參考文獻(xiàn)
索引
后記