| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 机器视觉系统与图像特征提取 | 第9-11页 |
| 1.1.1 机器视觉简介 | 第9-10页 |
| 1.1.2 图像特征提取 | 第10-11页 |
| 1.2 传统视觉传感器 | 第11-12页 |
| 1.3 AER仿生视觉感知与AER视觉传感器 | 第12-15页 |
| 1.4 AER视觉系统的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.5 选题意义 | 第16-18页 |
| 1.6 论文内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 AER视觉传感器 | 第19-31页 |
| 2.1 面阵AER视觉传感器 | 第19-24页 |
| 2.1.1 异步像素单元 | 第20-23页 |
| 2.1.2 仲裁单元 | 第23-24页 |
| 2.2 线阵Timed-AER视觉传感器 | 第24-26页 |
| 2.2.1 TAE数据协议 | 第25-26页 |
| 2.2.2 坐标系转换 | 第26页 |
| 2.3 AER视觉传感器系统缺陷 | 第26-27页 |
| 2.4 异步像素阵列模型设计与仿真 | 第27-30页 |
| 2.4.1 光强变化检测电路建模 | 第27-29页 |
| 2.4.2 像素阵列建模与仿真 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于线阵TAE视觉传感器的高速目标二值化方法 | 第31-52页 |
| 3.1 图像二值化简介 | 第31页 |
| 3.2 传统的图像二值化方法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 全局阈值方法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 局部阈值方法 | 第33-34页 |
| 3.3 基于TAE视觉传感器的目标二值化方法 | 第34-35页 |
| 3.4 算法流程设计 | 第35-37页 |
| 3.5 算法设计细节 | 第37-42页 |
| 3.5.1 去噪与细化 | 第37-38页 |
| 3.5.2 图像边界闭合 | 第38-40页 |
| 3.5.3 事件对匹配 | 第40-41页 |
| 3.5.4 伪像去除 | 第41-42页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第42-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于AER的连通域标记算法设计 | 第52-60页 |
| 4.1 连通域标记的概念和分类 | 第52-53页 |
| 4.2 基于像素扫描的等价标号连通域标记算法 | 第53页 |
| 4.3 基于AER的连通域标记算法 | 第53-57页 |
| 4.3.1 AER编码数据 | 第53-54页 |
| 4.3.2 算法理论分析 | 第54-55页 |
| 4.3.3 算法设计与流程分析 | 第55-57页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于AER视觉传感器的卷积处理算法设计 | 第60-70页 |
| 5.1 卷积概述 | 第60页 |
| 5.2 图像卷积处理 | 第60-61页 |
| 5.3 AER卷积处理 | 第61-63页 |
| 5.4 卷积处理器 | 第63-66页 |
| 5.4.1 卷积单元 | 第64-65页 |
| 5.4.2 控制模块 | 第65页 |
| 5.4.3 移位模块 | 第65-66页 |
| 5.5 基于卷积处理的事件纹理特征提取算法设计 | 第66-68页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第68-69页 |
| 5.7 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 全文总结 | 第70-71页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |