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图像显著性区域检测方法研究的任务书
一、研究背景和意义
图像显著性区域检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在自动地识别出图像中最具有吸引力和重要性的区域。图像显著性区域检测可广泛应用于计算机视觉、图像处理、计算机图形学、视频编码和压缩等领域。
图像显著性区域检测的应用具有广泛的实际意义和研究价值。在计算机图像处理领域，显著性区域检测可用于图像分割、场景分析、图片搜索和分类，这对图像检索的效率和准确率的提高有着重要的作用。在计算机图形学领域，图像显著性区域检测也可以应用于渲染场景和增强虚拟实景的真实感。
二、研究内容和方法
2.1研究内容
本次研究的主要内容是图像显著性区域检测方法的研究。具体包括以下几个方面：
（1）综述和分析现有常见的图像显著性区域检测方法，比较各种方法的优劣和适用范围。
（2）开展基于视觉注意的图像显著性区域检测方法的研究，包括计算显著性值、生成显著性图和提取显著性区域等关键技术。
（3）探索深度学习和神经网络方法在图像显著性区域检测中的应用。比如使用卷积神经网络（CNN）和深度卷积神经网络（DCNN）等现代的深度学习算法进行图像显著性检测。
（4）基于多模态融合技术对图像显著性进行研究。结合外部先验信息，如语义信息，深度信息等，实现图像显著性更加准确。
2.2研究方法
我们将从以下几个方面展开研究：
（1）文献综述。我们将对图像显著性区域检测方法进行深入地分析，总结和评价各种方法的特点和优劣点。
（2）算法设计和实现。我们将提出新的图像显著性区域检测算法，并进行模型设计和实现。
（3）基准测试和性能分析。我们将对算法性能进行评估和分析，包括定量分析和定性分析。
三、研究预期成果
3.1新的图像显著性区域检测算法
我们将提出一种新的图像显著性区域检测算法，具有更高的检测准确度、更强的鲁棒性和更快的运行速度。
3.2图像显著性区域数据集
我们将建立和公开一个大规模的图像显著性区域数据集，用于评估和比较不同的图像显著性区域检测方法，推动该领域的研究和发展。
3.3论文发表
我们将在相关的顶级会议和期刊上发表相关的论文，以介绍和推广我们的研究成果。
四、研究进度和计划
4.1研究进度
我们将在12个月内完成本次研究。主要分为以下几个阶段：
（1）前期准备。阅读和分析相关文献，对图像显著性区域检测方法进行梳理和总结。
（2）算法设计和实现。提出及实现基于视觉注意的图像显著性区域检测算法，研究深度学习算法等。
（3）性能评估和分析。根据数据集对算法的输出进行评估和分析。
（4）论文发表。整理实验结果，撰写论文发表。
4.2研究计划
（1）第1个月，阅读相关文献，梳理和总结图像显著性区域检测的相关方法。
（2）第2-5个月，研究和实现基于视觉注意的图像显著性区域检测算法，并探索深度学习和神经网络方法在图像显著性区域检测中的应用。
（3）第6个月，建立大规模的图像显著性区域数据集，并进行基准测试和性能分析。
（4）第7-10个月，将多个数据模态融合，提高检测准确率。
（5）第11-12个月，对实验结果进行整理和统计，并撰写论文，发表到相关期刊和会议上。同时在kaggle平台上开源整个模型，方便其他研究人员和开发者进行参考和使用。
五、研究团队和预算
5.1研究团队
本研究团队共由一位指导教师和三位研究生组成。
5.2预算
本次研究的经费预算为60万元，包括人员经费、设备购置费、实验场地费、论文发表费用等。其中，人员经费占50%以上，设备购置费约占25%，实验场地费、论文发表费约占剩余的25%。
六、研究需要的支持和保障
6.1人员支持
本次研究需要得到学校和各单位领导、实验室管理员等的支持，为团队成员提供良好的科研环境和便利的实验条件，确保研究能够顺利进行。
6.2装备设施
为保障研究的顺利开展，我们需要配置一些基本的理论和实验设备，例如：计算机、高分辨率显示器、摄像机、服务器等。
6.3科研基金
为了确保研究的顺利进行，我们需要得到各单位的科研基金资助。同时，我们也会积极争取各类科研项目的支持，以获得更多的科研资金和支持。