基于空间和物体的视觉注意计算方法及实验研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-31页 |
| ·课题的研究背景 | 第12页 |
| ·视觉注意的发展及研究现状 | 第12-18页 |
| ·视觉注意的理论研究现状 | 第13-14页 |
| ·视觉注意的计算模型研究现状 | 第14-17页 |
| ·视觉注意的应用 | 第17-18页 |
| ·知觉组织的发展和研究现状 | 第18-22页 |
| ·拓扑知觉理论 | 第20页 |
| ·格式塔知觉组织原则 | 第20-22页 |
| ·视觉信息处理机制 | 第22-28页 |
| ·经典感受野特性及模型 | 第22-24页 |
| ·非经典感受野特性及模型 | 第24-28页 |
| ·本文的研究内容 | 第28-29页 |
| ·论文结构 | 第29-31页 |
| 第2章 基于视觉熵的视觉预注意计算方法 | 第31-53页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·基于方向及极值的噪声滤波算法 | 第31-37页 |
| ·算法中的相关概念 | 第32-34页 |
| ·算法描述 | 第34-35页 |
| ·实验结果及评价 | 第35-37页 |
| ·基于视觉熵的视觉预注意计算方法 | 第37-47页 |
| ·视觉显著性 | 第39-40页 |
| ·视觉熵及其计算方法 | 第40-47页 |
| ·视觉预注意单元的确定及转移 | 第47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-52页 |
| ·视觉注意检测结果 | 第48-50页 |
| ·影响检测结果的因素 | 第50-51页 |
| ·方法分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第3章 具有抑制作用的视皮层非经典感受野模型 | 第53-74页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·感受野相关研究 | 第53-54页 |
| ·具有抑制作用的视皮层非经典感受野模型 | 第54-61页 |
| ·经典感受野模型 | 第55-57页 |
| ·半椭圆环型非经典感受野抑制模型 | 第57-59页 |
| ·实验结果 | 第59-61页 |
| ·基于半椭圆环型非经典感受野抑制模型的轮廓检测 | 第61-73页 |
| ·边缘检测 | 第61-63页 |
| ·边缘连接 | 第63-67页 |
| ·结果评价与分析 | 第67-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第4章 基于空间和物体的视觉注意计算方法 | 第74-89页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·视觉注意计算的相关研究 | 第74-75页 |
| ·基于空间和物体的视觉注意计算方法 | 第75-86页 |
| ·轮廓和物体轮廓的区分 | 第76页 |
| ·基于格式塔规则的物体闭合轮廓编组方法 | 第76-83页 |
| ·度量闭合轮廓显著性的函数 | 第83-84页 |
| ·闭合轮廓提取实验结果及分析 | 第84-85页 |
| ·物体显著度 | 第85-86页 |
| ·显著区域和显著物体闭合轮廓的融合算法 | 第86页 |
| ·视觉注意单元的选择 | 第86-87页 |
| ·视觉注意单元的转移 | 第87页 |
| ·实验结果 | 第87-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第5章 基于视觉注意的刀具检测和立体匹配算法 | 第89-107页 |
| ·引言 | 第89页 |
| ·并联雕刻机器人双目主动视觉监测机构 | 第89-91页 |
| ·机构提出的背景 | 第89-90页 |
| ·机构提出的依据 | 第90页 |
| ·提出的机构模型及工作原理 | 第90-91页 |
| ·基于视觉注意的并联雕刻机器人刀具检测算法 | 第91-94页 |
| ·基于视觉注意的双目立体匹配算法 | 第94-104页 |
| ·立体匹配的相关研究 | 第94-95页 |
| ·遮掩分析和生成视差空间图像 | 第95-97页 |
| ·寻找最优路径 | 第97-99页 |
| ·背景控制点的作用 | 第99-102页 |
| ·狭窄遮挡物体的视差检测与遗漏视差点恢复 | 第102-104页 |
| ·实验结果 | 第104-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 结论 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-119页 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第119-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 作者简介 | 第122页 |
