视觉假体图像处理算法的研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-17页
·视觉假体研究的背景	第9页
·视觉假体研究的生理基础和分类	第9-12页
·视觉假体的研究现状及问题	第12-13页
·视觉假体图像处理的意义和研究内容	第13-15页
·本文的内容安排	第15-17页
2 视觉假体图像处理策略	第17-31页
·视觉假体图像处理基础	第17-18页
·图像预处理	第18-22页
·图像滤波	第18-20页
·图像增强	第20-22页
·图像复杂度分类	第22-26页
·二维CO复杂度	第22-23页
·局部灰度复杂度	第23-24页
·分类图像的处理流程	第24-26页
·分辨率简化	第26-27页
·图像边缘提取	第27-28页
·图像修正	第28-31页
3 复杂图像的显著性检测	第31-43页
·视觉注意机制简介	第31页
·视觉显著模型介绍	第31-38页
·Itti显著性特征检测（Itti模型）	第32-33页
·基于图论的显著图模型(GBVS算法)	第33页
·Achanta等提出的显著图模型(AC算法)	第33-34页
·基于剩余谱方法的显著图模型(SR算法)	第34页
·Achanta等提出来的显著图模型(IG算法)	第34-36页
·Ma等人提出来的算法(Mz算法)	第36-37页
·不同显著性算法比较	第37-38页
·结合显著性与形态学的复杂图像焦点子图	第38-43页
·双阈值初始分割	第39页
·形态学修正和焦点区域提取	第39-43页
4 基于多尺度的图像边缘检测	第43-53页
·边缘检测的定义和发展	第43-46页
·多尺度边缘检测算法	第46-49页
·图像的尺度空间理论	第46-47页
·边缘的多尺度特征	第47-49页
·基于类间方差的自适应阈值决策	第49-53页
5 总结与展望	第53-55页
·总结	第53页
·展望	第53-55页
参考文献	第55-61页
附录 作者攻读学位期间发表论文清单	第61-63页
致谢	第63页