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结合对比特性与局部清晰特性的图像显著性提取的开题报告一、研究背景与意义图像显著性提取是计算机视觉领域的研究热点之一，其目的是从图像中提取出与场景相关、最能吸引人眼注意力的区域。随着移动互联网时代的到来，图像显著性技术被广泛应用于图像检索、图像编辑、图像压缩和图像增强等领域。因此，研究图像显著性提取技术具有十分重要的意义。现有的图像显著性提取方法可分为两类：基于对比特性的方法和基于局部清晰特性的方法。对比特性主要利用图像颜色、纹理、强度等特征之间的差异来计算图像显著性值；局部清晰特性则利用图像的清晰度、对比度等局部特征来计算图像显著性值。两种方法各有优劣，因此研究如何将它们结合起来，提高图像显著性提取的准确性是非常有价值的。二、研究目标和内容本文的主要研究目标是综合利用对比特性和局部清晰特性计算图像显著性值，并提出相应的图像显著性提取算法。具体的研究内容包括：1.对比特性和局部清晰特性的原理分析。分析两种特征的计算方法及其优缺点。2.利用对比特性计算图像显著性值。将图像颜色、纹理、强度等特征用于计算图像显著性值，对已有的图像显著性提取算法进行评估。3.利用局部清晰特性计算图像显著性值。将图像的清晰度、对比度等局部特征用于计算图像显著性值，对已有的图像显著性提取算法进行评估。4.结合对比特性和局部清晰特性计算图像显著性值。将两种特征相结合，综合计算图像显著性值，并提出基于此的图像显著性提取算法。5.对比实验。将本文提出的算法与已有的图像显著性提取算法进行比较，分析其准确性、鲁棒性等优缺点。三、研究方法和步骤本文的研究方法主要采用文献调查和实验分析两种方法。其中，文献调查是对已有的图像显著性提取算法、对比特性和局部清晰特性计算方法进行系统的梳理和总结，为后续研究提供参考；实验分析则是利用实验数据验证本文所提出的图像显著性提取算法的有效性和准确性。具体的研究步骤如下：1.阅读相关文献，熟悉对比特性和局部清晰特性的计算方法，以及图像显著性提取算法的原理和现状。2.收集适合用于实验的图像数据和相应的显著性标注数据。3.实现基于对比特性和局部清晰特性的图像显著性提取算法，分别计算图像的显著性值。4.结合对比特性和局部清晰特性计算图像的显著性值，并设计相应的图像显著性提取算法。5.对比实验，将本文提出的算法与已有的图像显著性提取算法进行比较，分析其准确性、鲁棒性等优缺点。四、预期成果和意义本文的预期成果包括：1.对基于对比特性和局部清晰特性的图像显著性提取方法进行系统性的研究和总结。2.提出一种基于对比特性和局部清晰特性的图像显著性提取算法，并验证其有效性和准确性。3.探索将对比特性和局部清晰特性相结合的图像显著性提取方法的优化策略，为今后图像显著性提取技术的发展提供参考。本文的研究意义在于：1.提高图像显著性提取技术的准确性和鲁棒性，为实际应用场景提供更好的服务。2.

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