仿人眼的结构原理和关键视觉技术研究
| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-10页 |
| Abstract | 第10-24页 |
| 第1章 绪论 | 第24-42页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第24-26页 |
| ·课题来源与研究背景 | 第24-25页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第25-26页 |
| ·人类视觉系统组成及视觉机理研究现状 | 第26-31页 |
| ·人类视觉系统生理解剖结构 | 第27页 |
| ·眼球的运动机理及形式 | 第27-30页 |
| ·人眼的视觉机理 | 第30-31页 |
| ·仿人眼生理机制的视觉系统研究现状 | 第31-38页 |
| ·仿人视觉采集系统研究现状 | 第31-33页 |
| ·仿人视觉图像处理应用研究现状 | 第33-37页 |
| ·视觉计算模型数字处理关键技术 | 第37-38页 |
| ·仿生人眼及拟人视觉研究的关键科学问题 | 第38-40页 |
| ·主要研究内容 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第2章 并联驱动仿生人眼结构建模及运动特性分析 | 第42-53页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·广义人眼功能分析及仿生人眼系统研究 | 第42-44页 |
| ·人眼主要功能及特性研究与分析 | 第43-44页 |
| ·仿生人眼系统整体建模 | 第44页 |
| ·多孔道并联仿人眼机构研究 | 第44-47页 |
| ·仿生人眼设计依据和假设 | 第44-45页 |
| ·气动肌肉执行器分析 | 第45页 |
| ·仿生人眼传感系统设计 | 第45-46页 |
| ·尺寸参数选择策略 | 第46页 |
| ·多孔道并联驱动仿生眼结构设计 | 第46-47页 |
| ·仿人眼扫视运动分析及模拟研究 | 第47-52页 |
| ·人眼同向扫视运动特性分析 | 第47-48页 |
| ·多孔道并联驱动仿人眼运动学模型分析 | 第48-51页 |
| ·仿生人眼扫视运动数值模拟分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第3章 仿人眼视频稳定获取技术研究 | 第53-83页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·连续视频不稳定机理研究 | 第54-57页 |
| ·像平面异常运动对视频采集的影响 | 第54-56页 |
| ·视频稳像与模糊图像恢复 | 第56-57页 |
| ·连续视频稳定方法 | 第57页 |
| ·电子稳像原理及关键问题 | 第57-59页 |
| ·电子稳像原理研究 | 第57-58页 |
| ·电子稳像关键科学问题 | 第58-59页 |
| ·人眼视觉信息获取机理研究 | 第59-61页 |
| ·前庭系统机理 | 第59-60页 |
| ·视觉暂留机制 | 第60-61页 |
| ·可预测均布特征运动估计方法研究 | 第61-75页 |
| ·可预测均布子空间特征提取匹配方法 | 第61页 |
| ·均布子空间特征提取 | 第61-64页 |
| ·视频运动参数预测算法研究 | 第64-66页 |
| ·混合模板两步搜索算法 | 第66-68页 |
| ·运动平滑与运动补偿 | 第68-69页 |
| ·实验研究 | 第69-75页 |
| ·边缘区域视觉暂留处理机制 | 第75-81页 |
| ·边缘区域缺陷分析 | 第75-76页 |
| ·视觉暂留图像恢复原理 | 第76-78页 |
| ·图像边缘数据补偿算法 | 第78-79页 |
| ·边缘补偿实验研究 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第4章 视觉注意模型及注视区域提取算法研究 | 第83-105页 |
| ·引言 | 第83页 |
| ·人眼视觉注意机制 | 第83-87页 |
| ·人眼视觉注意特性分析 | 第84-85页 |
| ·人眼视觉注意系统的生理学模型 | 第85-87页 |
| ·人眼视觉注意机制的心理学模型 | 第87页 |
| ·视觉注意机制建模 | 第87-91页 |
| ·视觉注意机制处理模型 | 第87-88页 |
| ·视觉注意机制感兴趣图生成方法 | 第88-90页 |
| ·视觉注意机制研究中的关键问题 | 第90-91页 |
| ·人眼视觉采样机制 | 第91-92页 |
| ·人眼的非均匀采样机制 | 第91页 |
| ·非均匀采样机制的离散化 | 第91-92页 |
| ·仿生视觉对数极坐标映射原理 | 第92页 |
| ·图像注意目标提取的显著性优先算法 | 第92-96页 |
| ·初级特征显著图生成方法 | 第92-94页 |
| ·兴趣图构建方法 | 第94-96页 |
| ·基于数据驱动注视模型图片压缩算法 | 第96-99页 |
| ·标准JPEG算法原理 | 第96-97页 |
| ·注视模型区域的JPEG图像压缩算法 | 第97-98页 |
| ·注视区域量化系数 | 第98-99页 |
| ·实验研究与结果分析 | 第99-104页 |
| ·实验研究 | 第99-103页 |
| ·结果分析 | 第103-104页 |
| ·本章小节 | 第104-105页 |
| 第5章 基于人眼注意模型的视频视觉冗余消除方法 | 第105-124页 |
| ·引言 | 第105页 |
| ·连续视频冗余性分析 | 第105-107页 |
| ·空间冗余 | 第106页 |
| ·时间冗余 | 第106-107页 |
| ·视觉冗余 | 第107页 |
| ·消除冗余信息的视频编码压缩原理 | 第107-111页 |
| ·混合DPCM视频编码模型 | 第108-109页 |
| ·编码数据压缩与损失分析 | 第109-110页 |
| ·视频编码性能评价标准 | 第110-111页 |
| ·人眼视觉感兴趣图像检测算法 | 第111-113页 |
| ·视频背景建模 | 第111-112页 |
| ·运动目标检测 | 第112页 |
| ·运动目标位置和区域计算 | 第112-113页 |
| ·基于视觉运动注意的视觉冗余压缩算法 | 第113-115页 |
| ·编码压缩流程 | 第113页 |
| ·量化矩阵系数计算方法 | 第113-114页 |
| ·编解码端一致性策略 | 第114-115页 |
| ·实验结果及分析 | 第115-123页 |
| ·测试方法与视频 | 第115-116页 |
| ·感兴趣区域检测结果 | 第116-117页 |
| ·编码视频结果 | 第117-119页 |
| ·感兴趣区域视觉效果比较 | 第119-120页 |
| ·压缩比与峰值信噪比比较 | 第120-122页 |
| ·实验结果分析 | 第122-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 第6章 单目立体视觉1-D特征匹配算法及实验研究 | 第124-141页 |
| ·引言 | 第124页 |
| ·人眼立体成像原理研究 | 第124-127页 |
| ·目立体视觉原理 | 第124-125页 |
| ·单眼立体视觉线索分析 | 第125-127页 |
| ·单目立体成像模型 | 第127-131页 |
| ·单目立体成像光学原理 | 第127-129页 |
| ·立体目标的建模 | 第129-131页 |
| ·单相机立体测量技术研究 | 第131-135页 |
| ·单摄像头立体测量流程 | 第131-132页 |
| ·圆点特征提取与定位 | 第132-134页 |
| ·特征投影点1-D最优分布匹配算法 | 第134-135页 |
| ·单目立体视觉实验研究 | 第135-139页 |
| ·点目标空间几何关系测量实验研究 | 第135-137页 |
| ·虚拟环境立体目标建模实验研究 | 第137页 |
| ·立体测量实验 | 第137-139页 |
| ·实验结果分析 | 第139页 |
| ·本章小结 | 第139-141页 |
| 第7章 总结与展望 | 第141-145页 |
| ·全文总结 | 第141-143页 |
| ·论文创新点 | 第143页 |
| ·展望 | 第143-145页 |
| 参考文献 | 第145-157页 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的主要科研成果 | 第157-159页 |
