| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究动机 | 第11-12页 |
| 1.2 相关研究 | 第12-13页 |
| 1.3 关于本文 | 第13-15页 |
| 1.4 简写及符号说明 | 第15-16页 |
| 第二章 模型生理基础 | 第16-24页 |
| 2.1 初级视觉通路 | 第17-18页 |
| 2.2 神经节及外膝体细胞的感受野 | 第18-20页 |
| 2.3 简单细胞的感受野 | 第20-23页 |
| 2.3.1 简单细胞的方向选择性 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Hubel-Wiesel简单细胞感受野模型 | 第21页 |
| 2.3.3 Hubel-Wiesel模型的不足及其他模型 | 第21-23页 |
| 小结 | 第23-24页 |
| 第三章 LGN细胞对刺激的响应模型 | 第24-32页 |
| 3.1 与对比度无关的响应 | 第24-27页 |
| 3.2 响应函数及其性质 | 第27-30页 |
| 3.3 响应曲线 | 第30页 |
| 小结 | 第30-32页 |
| 第四章 简单细胞的方向计算模型 | 第32-44页 |
| 4.1 基本最小二乘模型 | 第32-34页 |
| 4.2 非线性优化模型 | 第34-36页 |
| 4.2.1 底层神经元：基于响应的有向距离估计 | 第34页 |
| 4.2.2 顶层神经元：基于最优化决策的方向判定 | 第34-36页 |
| 4.3 模型求解及解的性质 | 第36-39页 |
| 4.3.1 带二次约束的最小二乘法 | 第36-37页 |
| 4.3.2 解的性质 | 第37-38页 |
| 4.3.3 数值解 | 第38-39页 |
| 4.4 误差分析 | 第39-40页 |
| 4.5 改进的非线性加权模型 | 第40-41页 |
| 4.6 理想Hubel—Wiesel条件下方向不唯一性 | 第41-43页 |
| 小结 | 第43-44页 |
| 第五章 实验及分析 | 第44-51页 |
| 5.1 方向检测方法 | 第44-45页 |
| 5.2 模型的选择 | 第45-46页 |
| 5.3 参数的确定 | 第46-48页 |
| 5.3.1 覆盖率η的选择 | 第46-48页 |
| 5.3.2 神经元密度 | 第48页 |
| 5.4 简单细胞感受野的模拟 | 第48-49页 |
| 5.5 刺激复杂度与计算误差 | 第49-50页 |
| 小结 | 第50-51页 |
| 第六章 模型应用一：图像的方向检测 | 第51-71页 |
| 6.1 检测方法 | 第51-54页 |
| 6.1.1 算法描述 | 第51页 |
| 6.1.2 并行优化 | 第51-54页 |
| 6.2 形状图像 | 第54页 |
| 6.3 自然图像 | 第54-63页 |
| 6.3.1 与边缘检测及全局直线检测算法比较 | 第56页 |
| 6.3.2 与边缘检测及局部直线检测算法比较 | 第56页 |
| 6.3.3 与局部直线检测及轮廓检测算法比较 | 第56-63页 |
| 6.3.4 由粗到细的表征 | 第63页 |
| 6.4 对更高层处理的增强 | 第63-67页 |
| 6.4.1 分割效果的提升 | 第63-67页 |
| 6.4.2 匹配效果的提升 | 第67页 |
| 小结 | 第67-71页 |
| 第七章 模型应用二：视错觉的几何解释 | 第71-79页 |
| 7.1 干扰导致计算偏差 | 第71页 |
| 7.2 错觉的解释 | 第71-78页 |
| 7.2.1 Zollner错觉 | 第72-73页 |
| 7.2.2 Orbison错觉 | 第73页 |
| 7.2.3 Cafe Wall错觉 | 第73-74页 |
| 7.2.4 Poggendorff错觉 | 第74-75页 |
| 7.2.5 Muller-Lyer错觉 | 第75-76页 |
| 7.2.6 Hering错觉 | 第76-77页 |
| 7.2.7 其他相关错觉 | 第77-78页 |
| 小结 | 第78-79页 |
| 第八章 模型应用三：平面的朝向分析 | 第79-97页 |
| 8.1 三维图像信息获取 | 第79-80页 |
| 8.2 成像模型 | 第80-83页 |
| 8.2.1 坐标系设置 | 第81页 |
| 8.2.2 坐标系变换 | 第81-83页 |
| 8.3 基本图形的三维信息 | 第83-90页 |
| 8.3.1 矩形 | 第83-85页 |
| 8.3.2 圆形 | 第85-88页 |
| 8.3.3 特殊三角形 | 第88-90页 |
| 8.4 场景综合特征分析 | 第90-91页 |
| 8.5 实验 | 第91-95页 |
| 8.5.1 特征提取 | 第91-92页 |
| 8.5.2 朝向计算实验 | 第92-94页 |
| 8.5.3 三维构建实验 | 第94-95页 |
| 小结 | 第95-97页 |
| 第九章 总结 | 第97-101页 |
| 9.1 结论 | 第97-98页 |
| 9.2 创新 | 第98-99页 |
| 9.3 展望 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-117页 |
| 科研成果 | 第117-119页 |
| 致谢 | 第119-121页 |
