1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着深度学习的快速发展，显著性目标检测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，取得了显著的进展。
其目标在于模拟人类视觉系统，快速准确地识别图像或视频中最引人注意的目标或区域。
而图模型，作为一种强大的结构化数据建模工具，能够有效地捕捉和表示图像中物体之间的关系，为显著性目标检测提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，显著性目标检测在计算机视觉领域受到越来越多的关注，并取得了大量的研究成果。
现有的显著性目标检测方法主要可以分为两大类：基于传统方法的显著性目标检测和基于深度学习的显著性目标检测。
1. 国内研究现状
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.图模型构建:研究如何利用图像的颜色、纹理、空间位置等信息构建能够有效表示图像特征的图模型，例如：研究基于超像素、区域或像素的图模型构建方法；研究不同节点特征表示方法，例如颜色直方图、纹理特征、深度特征等；研究不同边权重计算方法，例如基于颜色相似度、纹理相似度、空间距离等。
2.基于图模型的显著性计算:研究如何利用图模型对图像进行分析，计算每个节点（对应图像区域）的显著性值，例如：研究基于图模型的随机游走模型，利用节点之间的转移概率来传播显著性信息；研究基于图模型的消息传递机制，通过节点之间传递消息来更新显著性值；研究基于图神经网络的显著性预测模型，利用图神经网络学习图像特征和显著性之间的映射关系。
4. 研究的方法与步骤
5. 研究的创新点
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] 刘华波,周利莉,郭雷.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(6):1-12.
[2] 王文冠,沈静,杨航,等.基于深度学习的图像显著性检测方法综述[J].智能系统学报,2021,16(1):1-15.
[3] 程明明,唐胜,王永雄,等.图像显著性检测:回顾与展望[J].计算机图形学报,2014,35(6):1106-1126.
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