基于交叉视觉皮质模型的图像处理关键技术研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 1.前言 | 第12-21页 |
| ·本文研究题目的由来 | 第12-17页 |
| ·本文的研究工作 | 第17-19页 |
| ·本文的研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文的结构 | 第18-19页 |
| 本章参考文献 | 第19-21页 |
| 2.人工神经网络图像处理技术概述 | 第21-41页 |
| ·生物神经元 | 第21-25页 |
| ·人工神经网络的发展历史 | 第25-28页 |
| ·基于人工神经网络技术的图像处理的研究概况与进展 | 第28-35页 |
| ·图象处理链 | 第28-29页 |
| ·神经网络在图像处理链中的应用 | 第29-34页 |
| ·神经网络在图像处理中优势和弱势 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 本章参考文献 | 第36-41页 |
| 3.交叉视觉皮质模型(ICM) | 第41-63页 |
| ·哺乳动物视觉神经网络系统 | 第41-47页 |
| ·视觉皮质理论 | 第47-56页 |
| ·Hodgkin-Huxley模型 | 第52页 |
| ·Fitzhugh-Nagumo模型 | 第52-54页 |
| ·Eckhorn模型 | 第54-55页 |
| ·Rybak模型 | 第55-56页 |
| ·ICM | 第56-58页 |
| ·ICM的生物脉冲连接同步特性 | 第56页 |
| ·ICM的生物脉冲时空同步特性 | 第56页 |
| ·ICM的依赖于状态的调制机构 | 第56-57页 |
| ·Eckhorn模型对于ICM的价值 | 第57页 |
| ·ICM中神经元的架构 | 第57-58页 |
| ·ICM的自动波效应及本文对应的解决方案 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 本章参考文献 | 第61-63页 |
| 4.基于ICM图像噪声抑制的研究 | 第63-80页 |
| ·其他研究者对于噪声干扰的处理的研究概况 | 第64-72页 |
| ·改进中心加权中值滤波 | 第64-65页 |
| ·最优全方位结构元层叠滤波器 | 第65-68页 |
| ·最优全方位结构元层叠滤波改进方案 | 第68-69页 |
| ·结合形态滤波和层叠滤波的混合滤渡器 | 第69-71页 |
| ·改进的结合层叠滤波、形态滤波的混合滤波 | 第71-72页 |
| ·本文所提出的基于ICM的非线性脉冲噪声滤波方案 | 第72-77页 |
| ·基于ICM的脉冲滤波 | 第72-73页 |
| ·仿真实验与分析 | 第73-77页 |
| ·结论 | 第77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 本章参考文献 | 第78-80页 |
| 5.基于ICM图像分割的研究 | 第80-97页 |
| ·其他研究者对于图像分割的研究概况 | 第80-85页 |
| ·直方图阈值化分割技术 | 第81-82页 |
| ·特征空间聚类分割技术 | 第82-83页 |
| ·基于区域生长的图像分割技术 | 第83-84页 |
| ·基于分水岭的图像分割技术 | 第84页 |
| ·基于马尔科夫随机场的图像分割技术 | 第84页 |
| ·基于神经网络的图像分割技术 | 第84-85页 |
| ·本文基于ICM对于图像分割的研究 | 第85-92页 |
| ·基于ICM的灰度X光脊柱图像的分割 | 第86-89页 |
| ·基于3D-ICM的彩色自然影像分割 | 第89-92页 |
| ·小结 | 第92-93页 |
| 本章参考文献 | 第93-97页 |
| 6.基于ICM图像形态学的研究 | 第97-108页 |
| ·图像形态学的相关操作 | 第97-99页 |
| ·腐蚀和膨胀操作 | 第98页 |
| ·开运算和闭运算 | 第98-99页 |
| ·收缩 | 第99页 |
| ·细化 | 第99页 |
| ·骨架化 | 第99页 |
| ·其他研究者对于图像形态学的研究概况 | 第99-100页 |
| ·本文基于ICM的图像形态学处理的研究 | 第100-106页 |
| ·基于ICM二值图像腐蚀 | 第100-102页 |
| ·基于ICM二值图像膨胀 | 第102页 |
| ·基于ICM的二值图像骨架化 | 第102-104页 |
| ·仿真实验与分析 | 第104-106页 |
| ·小结 | 第106-107页 |
| 本章参考文献 | 第107-108页 |
| 7.结论与展望 | 第108-112页 |
| ·本文的研究总结 | 第108-111页 |
| ·进一步工作 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-124页 |
| 攻读博士学位期间参加科研活动情况 | 第124-125页 |
| 攻读博士学位期间发表(录用)学术论文情况 | 第125-127页 |
| 攻读博士学位期间获奖情况 | 第127-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
