基于图模型的显著性检测算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，显著性检测作为该领域的关键技术之一，日益受到学术界和工业界的广泛关注。

显著性检测旨在模拟人类视觉系统快速、准确地捕捉视觉场景中最引人注目的区域或目标的能力，其在图像理解、目标识别、图像检索等众多领域都扮演着至关重要的角色，并具有广泛的应用前景。

本选题以深入研究基于图模型的显著性检测算法为目标，旨在探索如何利用图模型强大的结构化数据表示能力，提升显著性检测算法的准确性和鲁棒性，为相关领域的研究和应用提供新的思路和方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在显著性检测领域进行了大量的研究，取得了丰硕的成果，提出了许多有效的算法。

1. 国内研究现状

国内学者在显著性检测领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，在基于深度学习的显著性检测、基于视觉注意机制的显著性检测等方面取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.视觉显著性与图模型的相关理论:深入研究视觉显著性机制，分析不同视觉特征对显著性的贡献，并探讨图模型的基本概念、表示方法和推理算法，为基于图模型的显著性检测奠定理论基础。

2.基于图模型的显著性检测算法:重点研究如何利用图模型构建图像区域之间的关系，并利用图模型推理算法推断图像区域的显著性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

首先，通过查阅文献，深入研究视觉显著性机制、图模型理论以及现有显著性检测算法，分析其优缺点，为本研究奠定理论基础。

其次，根据研究目标，设计基于图模型的显著性检测算法，并对算法进行理论分析和复杂度分析。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.构建更有效的图模型:探索新的图模型构建方法，以更好地表达图像区域之间的复杂关系，例如考虑区域之间的语义信息、空间位置关系等，从而提高显著性检测的准确性。

2.设计更精准的显著性计算方法:研究如何结合图模型的结构信息和节点信息，设计更精准的显著性计算方法，例如利用图神经网络学习节点表示，并结合图模型推理算法进行显著性推断。

3.结合多特征信息:研究如何将颜色、纹理、边缘等多种视觉特征有效地融合到图模型中，以提高算法的鲁棒性，使其能够更好地应对复杂场景下的显著性检测任务。

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]王文凯,郭雷,刘文予,等.融合多尺度特征和上下文信息的显著性目标检测[j].光学学报,2018,38(12):146-154.

[2]张宇,陈松灿,刘越,等.基于深度学习的图像显著性目标检测综述[j].软件学报,2018,29(12):3665-3688.

[3]刘梦,郭雷,王文凯.基于全局对比度和空间显著先验的图像显著性检测[j].计算机工程与应用,2019,55(16):172-177.