基于灰度的视觉有效性研究与参数优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题来源及其研究的目的与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.1.2 课题研究的目的与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 视觉有效性影响因素研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 模型构建与优化方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 灰度视觉实验方法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 视觉有效性研究框架与阈值预测 | 第18-30页 |
| 2.1 人眼视觉系统基础理论 | 第18-19页 |
| 2.1.1 人眼构造与光感受细胞 | 第18-19页 |
| 2.1.2 明视觉与暗视觉与中间视觉 | 第19页 |
| 2.2 视觉有效性分析 | 第19-23页 |
| 2.2.1 视觉有效性影响因素分析 | 第20-22页 |
| 2.2.2 视觉有效性计算 | 第22页 |
| 2.2.3 灰度视觉有效性研究框架构建 | 第22-23页 |
| 2.3 改进限定法阈值测量 | 第23-29页 |
| 2.3.1 改进限定法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 阈值测量实验设计 | 第25-27页 |
| 2.3.3 实验数据结果与分析 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 人眼灰度视觉阈值测量实验 | 第30-40页 |
| 3.1 视觉灰度阈值 | 第30-33页 |
| 3.1.1 视觉灰度同时对比度 | 第30-31页 |
| 3.1.2 视觉灰度阈限度量 | 第31-32页 |
| 3.1.3 基于恒常刺激法的视觉阈值测量 | 第32-33页 |
| 3.2 阈值测量实验 | 第33-35页 |
| 3.2.1 阈值测量与阈值预测实验对比 | 第33页 |
| 3.2.2 阈值测量实验 | 第33-35页 |
| 3.3 实验数据结果与分析 | 第35-38页 |
| 3.3.1 视觉同时灰度阈限比 | 第36-37页 |
| 3.3.2 有效性影响因子间的交互分析 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于BP神经网络的视觉有效性模型构建 | 第40-50页 |
| 4.1 BP网络结构设计 | 第40-45页 |
| 4.1.1 网络输入输出层设计 | 第41页 |
| 4.1.2 隐含层结构设计与激活函数选取 | 第41-44页 |
| 4.1.3 灰度视觉有效性的BP网络结构 | 第44-45页 |
| 4.2 BP神经网络训练 | 第45-48页 |
| 4.2.1 训练样本数据归一化 | 第45页 |
| 4.2.2 训练函数确定 | 第45-46页 |
| 4.2.3 网络训练参数选取与仿真结果 | 第46-48页 |
| 4.3 模型验证 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于视觉有效性的优化物理属性参数选取 | 第50-62页 |
| 5.1 遗传算法优化问题阐述 | 第50-51页 |
| 5.2 遗传优化操作过程 | 第51-57页 |
| 5.2.1 选择变量编码方式 | 第51-52页 |
| 5.2.2 适应度函数选取与遗传操作 | 第52-56页 |
| 5.2.3 选择控制参数 | 第56-57页 |
| 5.3 优化结果与模型验证 | 第57-61页 |
| 5.3.1 验证数据选取 | 第58-59页 |
| 5.3.2 参数输出误差分析与质量验证 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录1视力表相关数据 | 第68-69页 |
| 附录2阈值预测实验相关数据 | 第69-71页 |
| 附录3阈值预测实验视觉刺激信息模型 | 第71-72页 |
| 附录 4 BP网络验证数据 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
