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第1章 绪论1

1.1 视觉显著性的研究背景与意义1

1.2 视觉显著性目标检测概述3

1.2.1 视觉显著性目标检测算法的分类3

1.2.2 视觉显著性目标检测算法的比较分析5

1.2.3 视觉显著性目标检测技术的应用16

1.3 本书的研究内容与组织框架16

1.3.1 本书的研究内容16

1.3.2 本书内容的组织框架18

第2章 基于场景感知的混合处理模型19

2.1 视觉信息加工模式研究19

2.1.1 通用视觉信息加工模式19

2.1.2 主动视觉加工模式20

2.1.3 场景感知混合加工模式21

2.2 场景感知特征理论研究21

2.3 基于混合加工模型的显著目标识别23

2.3.1 视觉特征的提取23

2.3.2 基于混合加工模型的显著目标识别过程30

小结37

第3章 视觉认知的心理学研究与bART神经网络模拟38

3.1 快速场景认知的研究38

3.1.1 空间尺度在快速场景认知中的作用40

3.1.2 颜色特征在快速场景认知中的作用41

3.2 视觉显著特征对目标识别影响的比较研究42

3.2.1 心理学实验研究44

3.2.2 实验设计与分析45

3.3 bART神经网络模拟48

3.3.1 自适应共振理论49

3.3.2 偏置自适应共振理论神经网络模型50

3.3.3 底层视觉特征的提取54

3.3.4 实验研究57

小结61

第4章 基于视觉显著性的火焰目标检测63

4.1 视觉显著区域65

4.1.1 傅里叶变换65

4.1.2 视觉差异显著区域的生成68

4.2 显著目标对象的提取71

4.3 基于显著特征点的火焰检测73

小结76

第5章 基于视觉显著性的复杂场景烟雾检测78

5.1 显著运动区域的提取79

5.1.1 多步长帧间差累积算法79

5.1.2 显著运动区域提取步骤81

5.2 显著运动对象的提取82

5.2.1 图像的稀疏表示与字典学习82

5.2.2 稀疏矩阵求解84

5.2.3 显著运动对象像素点的提取85

5.3 烟雾目标检测86

5.3.1 运动增长区域的提取86

5.3.2 烟雾的颜色显著区域检测86

5.4 采用多种方法的显著运动目标检测88

小结90

参考文献91