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基于视觉感知机制的图像轮廓检测技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究目的与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 本文主要工作及创新点第13-15页
    1.4 论文的组织结构第15-16页
第2章 神经元模型及视觉感知机制的初步建模第16-24页
    2.1 神经元模型与脉冲编码第17-20页
        2.1.1 Hodgkin-Huxley神经元模型第17-18页
        2.1.2 Integrate-and-Fire神经元模型第18-19页
        2.1.3 Leaky Integrate-and-Fire神经元模型第19-20页
        2.1.4 神经元的脉冲编码第20页
    2.2 视觉感受野第20-22页
        2.2.1 经典感受野第20-21页
        2.2.2 非经典感受野第21-22页
    2.3 方向选择特性第22-23页
    2.4 选择注意机制第23-24页
第3章 基于视通路多感受野朝向性关联的轮廓检测第24-36页
    3.1 概述第24页
    3.2 基本原理第24-29页
        3.2.1 视网膜神经元网络的前级编码第24-26页
        3.2.2 LGN神经元感受野的调节机制第26-28页
        3.2.3 V1神经元的多感受野朝向性关联模型第28-29页
    3.3 算法流程与验证第29-32页
        3.3.1 算法流程第29-31页
        3.3.2 算法验证第31-32页
    3.4 实验结果第32-34页
    3.5 讨论与分析第34-35页
    3.6 小结第35-36页
第4章 基于神经元颜色拮抗与群体编码的轮廓检测第36-51页
    4.1 概述第36页
    4.2 基本原理第36-43页
        4.2.1 视皮层下神经元的颜色拮抗特性第36-40页
        4.2.2 初级视皮层双拮抗神经元网络的群体编码第40-43页
    4.3 轮廓检测系统第43-45页
    4.4 实验结果第45-48页
    4.5 讨论与分析第48-50页
    4.6 小结第50-51页
第5章 基于双层神经元网络脉冲调控编码的轮廓检测第51-60页
    5.1 概述第51页
    5.2 轮廓检测模型第51-56页
        5.2.1 高级视皮层点阵神经元第53-54页
        5.2.2 选择注意机制的脉冲频率编码第54-56页
        5.2.3 高级视皮层的反馈调控第56页
    5.3 实验结果第56-58页
    5.4 讨论与分析第58-59页
    5.5 小结第59-60页
第6章 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60-61页
    6.2 展望第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-68页
附录第68页

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