| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 神经计算及脉冲编码理论研究 | 第15-23页 |
| 2.1 视觉通路概述 | 第15-16页 |
| 2.2 多视觉通路与反馈调节机制研究 | 第16-17页 |
| 2.3 神经元计算模型研究 | 第17-20页 |
| 2.3.1 神经元及其计算模型概述 | 第17-18页 |
| 2.3.2 HH神经元计算模型 | 第18-19页 |
| 2.3.3 IF神经元计算模型 | 第19页 |
| 2.3.4 LIF神经元计算模型 | 第19-20页 |
| 2.4 脉冲编码方式研究 | 第20-22页 |
| 2.4.1 脉冲频率编码方式 | 第20-21页 |
| 2.4.2 脉冲次序编码方式 | 第21-22页 |
| 2.4.3 脉冲时间编码方式 | 第22页 |
| 2.5 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于视通路视觉响应与融合模型的轮廓检测 | 第23-35页 |
| 3.1 视觉系统感受野机制 | 第23-24页 |
| 3.2 原理与实现 | 第24-30页 |
| 3.2.1 研究方法概述 | 第24-25页 |
| 3.2.2 神经节细胞层响应模型 | 第25页 |
| 3.2.3 外膝体细胞层调节模型 | 第25-26页 |
| 3.2.4 V1区基于DOG负值效应的简单细胞感受野方位感知模型 | 第26-28页 |
| 3.2.5 V1区复杂细胞多视通路视觉信息融合模型 | 第28-30页 |
| 3.3 算法流程 | 第30-31页 |
| 3.4 算法验证 | 第31页 |
| 3.5 结果 | 第31-33页 |
| 3.6 讨论 | 第33-34页 |
| 3.7 结论 | 第34-35页 |
| 第四章 基于视皮层初级响应与高层稀疏反馈模型的轮廓检测 | 第35-49页 |
| 4.1 初级视皮层的感受野特性 | 第35页 |
| 4.2 原理与实现 | 第35-42页 |
| 4.2.1 研究方法概述 | 第35-36页 |
| 4.2.2 视网膜神经元网络 | 第36-38页 |
| 4.2.3 初级视皮层简单细胞感受野计算模型 | 第38-40页 |
| 4.2.4 视皮层高级神经中枢反馈调节机制 | 第40-42页 |
| 4.3 算法流程 | 第42-43页 |
| 4.4 算法结果 | 第43-47页 |
| 4.5 结果分析与结论 | 第47-49页 |
| 第五章 基于视觉机制的计算模型在医学图像处理中的应用 | 第49-58页 |
| 5.1 医学图像处理概述 | 第49页 |
| 5.2 医学图像边缘检测的定性评价与定量评价 | 第49-50页 |
| 5.3 在医学图像边缘检测中的应用 | 第50-56页 |
| 5.3.1 在红细胞轮廓检测中的应用 | 第50-53页 |
| 5.3.2 在大肠杆菌轮廓检测中的应用 | 第53-55页 |
| 5.3.3 在肺部CT图像轮廓检测中的应用 | 第55-56页 |
| 5.4 结果分析与结论 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第58页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 | 第65页 |
