基于生物视觉机理的图像表征方法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-7页
目录	第7-9页
图和附表清单	第9-10页
1 绪论	第10-15页
·研究背景与意义	第10-11页
·国内外研究现状	第11-12页
·本文主要工作	第12-13页
·本章小结	第13-15页
2 生物视觉系统及其信息处理机理	第15-23页
·生物视觉系统概述	第15-16页
·生物视觉信息处理机理	第16-17页
·生物视觉机理的计算理论基础	第17-22页
·有效编码假说	第17-18页
·贝叶斯学习理论	第18-19页
·自然图像及其统计特性	第19-22页
·本章小结	第22-23页
3 简单细胞和复杂细胞感受野特性模拟	第23-33页
·初级视皮层简单细胞感受野	第23-29页
·ICA模型及学习规则	第23-26页
·实验结果及分析	第26-29页
·初级视皮层复杂细胞感受野	第29-32页
·拓扑ICA模型及学习规则	第30-31页
·实验结果及分析	第31-32页
·本章小结	第32-33页
4 基于稀疏响应的图像表征模型及应用	第33-45页
·基于稀疏响应的图像表征模型	第33-37页
·基于生物视觉机理的图像去噪算法	第37-44页
·图像去噪	第37-38页
·稀疏编码收缩法	第38-39页
·实验结果及分析	第39-44页
·本章小结	第44-45页
5 基于同步振荡-稀疏编码的图像表征模型	第45-55页
·同步振荡机制	第45-46页
·基于同步振荡-稀疏编码的图像表征模型	第46-51页
·模型功能描述	第46-47页
·模型的算法实现	第47-51页
·实验结果及分析	第51-54页
·本章小结	第54-55页
6 总结与展望	第55-57页
·总结	第55-56页
·展望	第56-57页
参考文献	第57-60页
致谢	第60-61页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果	第61页