视觉注意模型的研究及其在ROI图像压缩上的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第12-14页 |
| 2 视觉注意机制的生物学基础和数学模型 | 第14-25页 |
| ·人类视觉感知系统概述 | 第14-16页 |
| ·人类视觉感知系统的基本结构 | 第16-23页 |
| ·眼优势柱、朝向柱和超柱 | 第16-17页 |
| ·奇异点和旋转、旋涡结构 | 第17-18页 |
| ·感受野 | 第18-23页 |
| ·神经还原论 | 第23-25页 |
| 3 自适应窗口调节机制 | 第25-34页 |
| ·自适应窗口调节机制概念 | 第25-26页 |
| ·自适应窗口调节机制的实现 | 第26-29页 |
| ·坐标系转换 | 第26-28页 |
| ·滤波器长度设计和提高运算速度 | 第28-29页 |
| ·实验 | 第29-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 4 视觉注意机制的计算模型的改进 | 第34-52页 |
| ·问题提出 | 第34-36页 |
| ·基于轮廓特征的视觉注意的模型 | 第36-39页 |
| ·主特征图提取 | 第39-47页 |
| ·颜色特征图提取 | 第40-44页 |
| ·方向特征图提取 | 第44-47页 |
| ·实验比较 | 第47-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 5 基于视觉注意的感兴趣区域（ROI）图像压缩 | 第52-63页 |
| ·分层树集合分裂算法（SPIHT） | 第52-54页 |
| ·空间方向树 | 第52-53页 |
| ·SPIHT 编码算法 | 第53-54页 |
| ·感兴趣区域偏移算法 | 第54-57页 |
| ·一般平移法 | 第54-55页 |
| ·最大偏移算法(Maxshift 算法) | 第55-57页 |
| ·实验 | 第57-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 6 总结和展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-72页 |
