摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第9-23页 |
1.1 错觉现象概述 | 第9-13页 |
1.1.1 错觉现象简介 | 第9页 |
1.1.2 常见的错觉现象 | 第9-12页 |
1.1.3 错觉现象形成是生物自然进化的结果 | 第12-13页 |
1.2 错觉轮廓的定义 | 第13-15页 |
1.3 错觉轮廓的分类 | 第15-17页 |
1.3.1 边缘诱导型错觉轮廓 | 第15-16页 |
1.3.2 线端诱导型错觉轮廓 | 第16-17页 |
1.3.3 其他类型的错觉轮廓 | 第17页 |
1.4 错觉轮廓的研究现状 | 第17-20页 |
1.4.1 错觉轮廓的生理学研究进展 | 第18页 |
1.4.2 错觉轮廓的心理学研究进展 | 第18-19页 |
1.4.3 错觉轮廓的计算机检测方法研究进展 | 第19-20页 |
1.5 问题分析 | 第20页 |
1.6 课题研究的意义及主要内容 | 第20-23页 |
1.6.1 课题研究的意义 | 第20-21页 |
1.6.2 课题研究的主要内容 | 第21-23页 |
第二章 心理学实验设计及结果分析 | 第23-35页 |
2.1 Ehrenstein错觉轮廓的定义及分类 | 第23-24页 |
2.1.1 Ehrenstein错觉轮廓的定义 | 第23页 |
2.1.2 Ehrenstein错觉轮廓的分类 | 第23-24页 |
2.2 构造实验数据集 | 第24-26页 |
2.3 实验设计 | 第26-27页 |
2.4 实验过程 | 第27-28页 |
2.5 实验结果及分析 | 第28-33页 |
2.5.1 光滑Ehrenstein错觉轮廓感知的实验结果分析 | 第28-29页 |
2.5.2 非光滑Ehrenstein错觉轮廓感知的实验结果分析 | 第29-31页 |
2.5.3 亮度增强与错觉轮廓的人类感知结果复原示意图 | 第31-33页 |
2.6 本章小结 | 第33-35页 |
第三章 现有错觉轮廓检测算法原理及存在问题分析 | 第35-43页 |
3.1 基于Snake算法的错觉轮廓检测原理及实现 | 第35-37页 |
3.1.1 基于Snake算法的错觉轮廓检测原理 | 第35-36页 |
3.1.2 基于Snake算法的错觉轮廓检测实现 | 第36-37页 |
3.2 基于水平集(Level-Set)算法的错觉轮廓检测原理及实现 | 第37-38页 |
3.2.1 基于水平集算法的错觉轮廓检测原理 | 第37-38页 |
3.2.2 基于水平集算法的错觉轮廓检测实现 | 第38页 |
3.3 现有轮廓检测算法存在问题分析 | 第38-42页 |
3.3.1 光滑Ehrenstein错觉轮廓检测结果分析 | 第38-39页 |
3.3.2 非光滑Ehrenstein错觉轮廓检测中存在的问题 | 第39-42页 |
3.4 本章小结 | 第42-43页 |
第四章 Ehrenstein错觉轮廓亮度增强感知模型设计 | 第43-53页 |
4.1 感受野原理 | 第43-45页 |
4.2 基于感受野原理的亮度增强感知模型构建 | 第45-47页 |
4.3 亮度抑制函数模型设计 | 第47-48页 |
4.3.1 亮度抑制函数的选择 | 第47页 |
4.3.2 亮度抑制函数模型实现 | 第47-48页 |
4.4 亮度刺激函数模型设计 | 第48-50页 |
4.4.1 亮度刺激函数的选择 | 第48-50页 |
4.4.2 亮度刺激函数模型实现 | 第50页 |
4.5 Ehrenstein错觉轮廓亮度增强感知模型设计 | 第50-51页 |
4.6 实验结果及分析 | 第51-52页 |
4.7 本章小结 | 第52-53页 |
第五章 Ehrenstein错觉轮廓检测算法设计 | 第53-63页 |
5.1 Ehrenstein错觉轮廓检测算法分析 | 第53页 |
5.2 Ehrenstein错觉轮廓检测算法设计 | 第53-56页 |
5.3 实验结果及分析 | 第56-61页 |
5.3.1 光滑Ehrenstein错觉轮廓检测结果 | 第56-58页 |
5.3.2 非光滑Ehrenstein错觉轮廓检测结果 | 第58-61页 |
5.4 本章小结 | 第61-63页 |
第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
6.1 工作总结 | 第63页 |
6.2 未来展望 | 第63-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |
硕士期间发表论文和参加科研情况 | 第69-71页 |
致谢 | 第71页 |