基于視覺機理的自然圖像處理

目  錄
1  緒  論    1
1.1  引  言    1
1.2  國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀    2
2  視覺感知與認知組織的生物學依據(jù)    18
2.1  引  言    18
2.2  人類視覺感知與認知機理的相關(guān)依據(jù)    19
2.3  人類視覺的啟發(fā)原則    37
2.4  本章小結(jié)    38
3  基于高斯金字塔結(jié)構(gòu)的視網(wǎng)膜感知計算方法    39
3.1  引  言    39
3.2  相關(guān)研究工作    41
3.3  算法過程與描述    44
3.4  算法的實驗結(jié)果與應用研究    48
3.5  結(jié)論與討論    55
3.6  本章小結(jié)    56
4  受V1功能特性啟發(fā)的目標輪廓特征提取計算模型    57
4.1  引  言    57
4.2  基于gabor核的積分變換    59
4.3  具有V1功能特性的目標輪廓提取模型與方法    62
4.4  復雜環(huán)境下自然圖像的目標輪廓提取    66
4.5  結(jié)論與討論    77
4.6  本章小結(jié)    78
5  受視覺“what”通路信息處理機制啟發(fā)的目標識別計算模型
       79
5.1  引  言    79
5.2  視皮層信息處理機制與啟發(fā)計算模型    81
5.3  算法驗證與結(jié)果    87
5.4  結(jié)論與討論    95
5.5  本章小結(jié)    96
6  一種有監(jiān)督的流形認知目標識別方法    97
6.1  引  言    97
6.2  流形的數(shù)學定義與圖像流形認知啟發(fā)    99
6.3  局部線性嵌入（LLE）算法的思想與主要步驟    101
6.4  有監(jiān)督的LLE算法（SLLE）    103
6.5  實驗與結(jié)果    105
6.6  結(jié)論與討論    109
6.7  本章小結(jié)    110
7  一種基于獨立成分特征的自主發(fā)育認知目標識別方法    111
7.1  引  言    111
7.2  自然圖像的特征提取方法    113
7.3  基于獨立成分特征的發(fā)育認知圖像識別方法    114
7.4  算法驗證與結(jié)果    120
7.5  結(jié)論與討論    125
7.6  本章小結(jié)    126
參考文獻    127
附  錄    146
后  記    167