●章緒論1
1.1引言1
1.2視覺顯著性檢測的研究現狀3
1.3視覺顯著性檢測的應用現狀4
1.4本書的主要內容和章節安排7
1.4.1主要內容7
1.4.2章節安排10
第2章視覺顯著性檢測方法綜述13
2.1引言13
2.2預備知識13
2.2.1視覺注意與視覺顯著性14
2.2.2視覺顯著性模型的分類15
2.3方法評價18
2.3.1基準測試庫18
2.3.2定量對比方法21
2.4流行檢測方法介紹24
2.4.1特征組合理論24
2.4.2信息論28
2.4.3圖上隨機遊動理論29
2.4.4決策理論30
2.4.5貝葉斯理論31
2.4.6頻域分析32
2.4.7機器學習34
2.4.8其他35
2.5現有方法存在的問題及解決方案36
2.5.1現有方法存在的問題36
2.5.2解決方案38
2.6發展趨勢40
2.7本章小結41
第3章一種基於加權稀疏編碼的頻域方法42
3.1引言42
3.2過完備稀疏編碼44
3.2.1過完備稀疏編碼的神經生理學基礎45
3.2.2圖像的過完備稀疏編碼46
3.2.3過完備字典的構造49
3.3加權稀疏編碼51
3.3.1增量編碼長度算法51
3.3.2稀疏編碼的權重52
3.4圖像標記算法54
3.4.1基於圖像標記算法的顯著性提取54
3.4.2相關理論證明56
3.5基於加權稀疏編碼的圖像標記算法59
3.5.1單通道的圖像標記算法60
3.5.2多通道的圖像標記算法60
3.6實驗對比61
3.6.1主觀對比62
3.6.2定量對比64
3.6.3算法復雜度評估65
3.7本章小結66
第4章基於最優對比度的視覺顯著性檢測方法68
4.1引言68
4.2總體思想69
4.2.1最優對比度引入的動機70
4.2.2實現方案75
4.3候選中心-外圍對比度75
4.3.1計算原理75
4.3.2實現細則80
4.4最優對比度82
4.4.1單尺度下的最優中心-外圍對比度篩選82
4.4.2多尺度增強算法84
4.5實驗對比86
4.5.1主觀對比87
4.5.2定量對比89
4.6本章小結93
第5章融合長期特征和短期特征的貝葉斯模型94
5.1引言94
5.2總體思想95
5.2.1先驗知識的作用和使用方式95
5.2.2當前觀測信息的作用和使用方式99
5.2.3先驗知識和當前觀測信息的融合101
5.2.4實現方案102
5.3長期特征和短期特征103
5.3.1長期詞典和短期詞典103
5.3.2特征提取105
5.4基於貝葉斯模型的視覺顯著性檢測105
5.4.1貝葉斯模型105
5.4.2特征概率分布的估計108
5.4.3視覺顯著性隨空間位置變化的條件概率分布估計111
5.5實驗對比112
5.5.1主觀對比113
5.5.2定量對比115
5.6本章小結116
第6章基於視覺顯著性的紅外目標預檢測117
6.1引言117
6.1.1研究背景與意義117
6.1.2相關工作118
6.1.3總體解決方案121
6.2基於小數目標尺度的紅外圖像混合濾波算法124
6.2.1紅外圖像噪聲分析124
6.2.2降噪算法的總體設計思路125
6.2.3小數目標尺度126
6.2.4基於小數目標尺度的自適應高斯濾波器130
6.2.5基於小數目標尺度的自適應中值濾波器130
6.3視覺顯著性檢測方法的選擇132
6.3.1綜合定量對比的實驗準備133
6.3.2綜合定量對比134
6.3.3原理分析138
6.4紅外目標預檢測139
6.4.1基於視覺顯著性檢測的窗口特征算子139
6.4.2基於SLIC超像素分割的窗口特征算子140
6.4.3窗口特征算子參數的估計142
6.4.4窗口特征的貝葉斯融合143
6.4.5目標窗口的確定144
6.5實驗對比145
6.5.1紅外圖像降噪實驗對比145
6.5.2紅外目標預檢測實驗對比147
6.6本章小結150
第7章基於視覺顯著性的太陽能電池片表面缺陷檢測151
7.1引言151
7.1.1研究的背景與意義151
7.1.2相關工作152
7.1.3存在問題及解決方案158
7.2太陽能電池片表面圖像預處理159
7.2.1圖像采集159
7.2.2圖像降噪162
7.2.3柵線刪除163
7.2.4柵線填充164
7.3基於視覺顯著性的缺陷初始檢測165
7.3.1自學習特征提取165
7.3.2低秩矩陣復原167
7.3.3獲取視覺顯著圖169
7.4基於視覺顯著性和圖像分割的缺陷精確定位171
7.4.1圖像分割171
7.4.2基於視覺顯著性的缺陷定位174
7.5基於形態學的檢測結果優化175
7.5.1形態學理論175
7.5.2形態學優化176
7.6實驗設計178
7.6.1主觀對比180
7.6.2客觀對比184
7.7軟件設計與使用187
7.7.1檢測軟件的設計187
7.7.2軟件功能及操作介紹189
7.8本章小結191
參考文獻192
內容簡介
視覺顯著性檢測是計算機視覺領域近年來的一個研究熱點，具有廣泛的應用前景。本書介紹了視覺顯著性檢測的基本知識和現有方法，並繫統總結了作者近幾年在視覺顯著性檢測方法、視覺顯著性用於紅外目標檢測和太陽能電池片表面缺陷檢測等方面的研究成果。全書共7章，分為4部分：部分（章）詳細介紹了視覺顯著性檢測的定義、分類、應用等相關基礎知識；第2部分（第2章）對視覺顯著性檢測領域的研究現狀進行了分類介紹，並分析了現有工作存在的問題；第3部分（第3～5章）詳細介紹了本書提出的3種視覺顯著性檢測方法；第4部分（第6、7章）詳細介紹了視覺顯著性在紅外目標檢測和太陽能電池片表面缺陷檢測中的應用。另外，第3～7章均包含相關的實驗案例，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。本書可為高等院校電氣工程、控制科學與工程、計算機科學、信息科學、人工智能等領域的研究人員和工程技術人員提供參考，也可作為相關專業高年級本科生和研究生的教學參......
