1. 毕业设计（论文）的内容和要求

当今海量的图像和视频数据遍布网络，为了深度挖掘图像中隐藏的信息，正确理解周围的环境，快速捕捉到图像的主要内容，图像显著性区域检测技术应运而生。图像显著性区域往往是最引起人们注意的部分，它包含了一副图像的绝大部分信息，因此，检测显著性区域对于图像的分析和处理具有重大意义。显著性检测技术具有十分广阔的应用背景，可用在目标识别，图像分割，图像检索等领域中。目前显著性检测方法主要分为两个大方向：基于局部对比度的方法和基于全局对比度的方法。前者利用邻域信息求解显著性，由于该方法只关注了图像中相邻区域的信息，没有考虑全局的影响，只能部分高亮显著性区域，且对于背景复杂的图像处理效果欠佳。而后者则充分分析、考虑了图像整体的关系及结构，任一部分的显著性大小是通过其与整幅图像的差异来定义的，因而可较准确地高亮完整的显著性部分，但是实现过程相对较复杂。

课题旨在对图像显著性检测方法及其应用进行研究，具体如下：

1、在ieee、sdos、cnki等在线科技文献数据库和各类科技文献数据库中，检索有关显著性检测和应用的相关研究成果和文献资料；

2. 参考文献

[1] cheng m m, zhang g x, mitra n j, et al. global contrast based salient region detection[c]. computer vision and pattern recognition （cvpr），2011 ieee conference on. ieee,2011:409-416.

[2] wang j, zhang c, zhou y, et al. global contrast of super pixels based salient region detection[m]. computational visual media. spring berlin heidelberg, 2012:130-137.

[3] 高尚兵, 严云洋, 宗慧. 基于显著性区域的图像分割[j]. 微电子学与计算机, 2011,28(10):21-23.

3. 毕业设计（论文）进程安排