复杂环境下的前景目标提取研究.rar

资料分类:理工论文 上传会员:小松 更新时间:2014-11-25
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摘 要:图像是人类进行信息交流的主要媒介。数字图像处理就是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术。其中显著目标检测可以应用于许多计算机视觉任务中,包括内容感知的图像编辑,目标分类和识别,图像前背景分割,图像检索等。近年来,显著目标检测受到了很多的关注。显著目标检测的主要任务是准确提取出图像中显著目标区域,并输出一副显著图来表示每个像素属于显著目标的可能性。

    本文在指导老师提供的参考资料基础上,完成前景目标提取方法国内外研究现状的调研工作。分步骤理解本文采用的流形排序(Manifold Ranking, MR)显著目标检测算法,其中包括了模拟图像数据的流形结构,闭环k正则图模型构建,两级排序方案提取显著区域。复杂环境下的前景目标提取研究主要依靠软件实现,本论文使用MATLAB仿真鉴定系统,通过以上步骤及过程,努力实现复杂背景条件下前景目标提取,最后学习并设计出图形用户界面(GUI)以直观展现算法效果。

关键词:显著目标检测;超像素;流形排序;MATLAB仿真;图形用户界面

 

目录

摘要

ABSTRACT

第1章  绪论-1

1.1研究背景及意义-1

1.2显著目标检测模型-1

1.3技术难点-2

1.4本文主要工作与章节安排-3

第2章超像素分割-5

2.1 图像过分割-5

2.2超像素处理-5

2.3 SLIC算法-6

图2.1 SLIC算法得到的分割结果的例子-7

2.3.1 SLIC超像素算法流程-7

2.3.2 SLIC超像素算法优点及实例-7

第3章MR算法理解与分析-9

3.1理论基础-9

3.1.1流行排序理论-9

3.1.2显著性计算-9

3.2流形排序显著目标检测算法-9

3.3算法分步介绍-10

第4章GUI设计-15

4.1 MATLAB简介-15

4.2图形用户界面(GUI)简介-15

4.2.1控件对象及其属性-15

4.2.2菜单对象及其属性-16

4.2.3 GUI编辑器介绍-17

4.3  GUI设计-18

4.3.1 GUI具体设计步骤-18

4.3.2各控件功能介绍-19

4.4GUI分步展示-19

第5章 结论与展望-23

5.1结论-23

5.2不足之处及未来展望-23

参考文献-24

致  谢-25

附录-26

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最新评论
上传会员 小松 对本文的描述:图像显著性检测经过多年的研究,目前已经应用在计算机视觉的很多方向,包括目标识别,图像压缩,图像匹配,图像分割等。例如,R Miau和L. IttF将显著性检测作为目标识别前的预处理......
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