图像显著性目标检测研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像显著性目标检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，其目的是模拟人类视觉系统对图像信息的选择性注意机制，自动识别和提取图像中最引人注目的目标或区域。

近年来，随着深度学习、神经网络等技术的快速发展，图像显著性目标检测技术取得了显著的进步，并在多个领域展现出广阔的应用前景。

本选题的研究对于推动计算机视觉的发展、提升图像处理技术水平、促进相关领域应用具有重要的理论意义和实际价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像显著性目标检测是一个活跃的研究领域，近年来取得了显著的进展。

现有的显著性目标检测方法可以大致分为两类：传统方法和基于深度学习的方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和应用评估相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研和资料收集:通过查阅国内外相关文献、期刊、会议论文集等途径，全面了解图像显著性目标检测领域的最新研究进展、主要方法和技术路线，为研究方向的确定和研究方案的设计提供理论依据。

2.算法设计与实现:基于对现有显著性目标检测算法的分析和比较，研究不同算法的优缺点和适用场景，在此基础上探索新的算法和模型，并利用python等编程语言实现算法，并进行代码测试和优化。

3.实验设计与分析:选择合适的公开数据集，设计科学合理的实验方案，对所提出的算法进行实验验证，并对实验结果进行定量和定性分析，评估算法的性能指标，如准确率、召回率、f1值等。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面有所突破和创新:
1.提出一种高效的基于多特征融合的显著性目标检测算法:结合底层特征和深度特征的优势，设计一种新的多特征融合策略，以提高目标检测的准确性和鲁棒性，尤其是在复杂场景下的检测性能。

2.探索新的深度学习模型在显著性目标检测中的应用:研究如何利用最新的深度学习模型，例如transformer网络、图神经网络等，来提升显著性目标检测的性能，并探讨其优势和局限性。

3.构建面向特定应用场景的显著性目标检测数据集:针对现有公开数据集在某些特定场景下的不足，构建一个面向特定应用场景的显著性目标检测数据集，以推动相关领域的研究和应用。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.刘宇,周利清,李志伟,等.基于深度学习的图像显著性目标检测方法综述[j].计算机工程与应用,2021,57(17):1-15.

2.李俊,王任,张艳宁,等.图像显著性目标检测算法综述[j].电子学报,2021,49(07):1505-1524.

3.张红颖,李培华,王文波,等.基于深度学习的图像显著性目标检测综述[j].计算机科学,2020,47(06):1-13.