| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要工作及创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 视觉系统的感知特性概述 | 第17-27页 |
| 2.1 视觉通路 | 第18-20页 |
| 2.1.1 视网膜 | 第18页 |
| 2.1.2 外膝状体 | 第18-19页 |
| 2.1.3 视皮层 | 第19-20页 |
| 2.2 突触特性 | 第20-21页 |
| 2.3 视觉感受野 | 第21-22页 |
| 2.3.1 经典感受野 | 第21页 |
| 2.3.2 非经典感受野 | 第21页 |
| 2.3.3 拮抗式感受野 | 第21-22页 |
| 2.4 神经元模型及编码 | 第22-26页 |
| 2.4.1 Hodgkin-Huxley神经元模型 | 第23-24页 |
| 2.4.2 Integrate-and-Fire神经元模型 | 第24-25页 |
| 2.4.3 LeakyIntegrate-and-Fire神经元模型 | 第25-26页 |
| 2.4.4 脉冲编码 | 第26页 |
| 2.5 小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于频域融合编码与前馈机制的图像轮廓检测 | 第27-41页 |
| 3.1 基本原理 | 第27-32页 |
| 3.1.1 初级轮廓感知响应 | 第28-29页 |
| 3.1.2 视觉信息分频编码 | 第29-32页 |
| 3.1.3 视觉前馈机制 | 第32页 |
| 3.2 算法流程与验证 | 第32-35页 |
| 3.2.1 算法流程 | 第32-34页 |
| 3.2.2 算法验证 | 第34-35页 |
| 3.3 实验结果 | 第35-39页 |
| 3.4 讨论与分析 | 第39页 |
| 3.5 小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于神经元感受野多方位选择机制的图像轮廓检测 | 第41-53页 |
| 4.1 基本原理 | 第41-44页 |
| 4.1.1 改进的方向选择机制 | 第41-43页 |
| 4.1.2 非对称的方位敏感性感受野 | 第43-44页 |
| 4.2 算法流程与验证 | 第44-47页 |
| 4.2.1 算法流程 | 第44-46页 |
| 4.2.2 算法验证 | 第46-47页 |
| 4.3 实验结果 | 第47-51页 |
| 4.4 讨论与分析 | 第51-52页 |
| 4.5 小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于显著信息多尺度融合的轮廓检测 | 第53-63页 |
| 5.1 轮廓检测模型 | 第53-59页 |
| 5.1.1 神经元感受野边界响应 | 第54-55页 |
| 5.1.2 多尺度表征融合机制 | 第55-56页 |
| 5.1.3 轮廓检测流程 | 第56-59页 |
| 5.2 实验结果 | 第59-62页 |
| 5.3 讨论与分析 | 第62页 |
| 5.4 小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71页 |
