脉冲发放皮层模型及其应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·人工神经网络 | 第10-12页 |
| ·研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 神经元模型 | 第14-27页 |
| ·神经元 | 第14-16页 |
| ·神经元 | 第14-15页 |
| ·神经元电性质 | 第15-16页 |
| ·常用的模型 | 第16-27页 |
| ·Hodgkin-Huxley方程 | 第16-20页 |
| ·Hopfield模型 | 第20-23页 |
| ·脉冲发放神经元模型 | 第23-25页 |
| ·讨论 | 第25-27页 |
| 第三章 局部连接神经网络 | 第27-40页 |
| ·局部连接神经网络 | 第27-32页 |
| ·连接域模型 | 第27-29页 |
| ·脉冲耦合神经网络 | 第29-31页 |
| ·局部兴奋全局抑制振荡网络 | 第31-32页 |
| ·脉冲发放皮层模型 | 第32-40页 |
| ·脉冲发放皮层模型 | 第32-34页 |
| ·工作机理 | 第34-37页 |
| ·网络参数 | 第37-38页 |
| ·讨论 | 第38-40页 |
| 第四章 SCM图像分割 | 第40-46页 |
| ·图像分割 | 第40-42页 |
| ·定义 | 第40页 |
| ·算法分类 | 第40-41页 |
| ·常用评价准则 | 第41-42页 |
| ·SCM图像分割 | 第42-46页 |
| ·算法描述 | 第43页 |
| ·实验分析 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 SCM图像噪声抑制 | 第46-53页 |
| ·图像滤波 | 第46-48页 |
| ·常见的噪声 | 第46-47页 |
| ·常用方法 | 第47页 |
| ·常用评价方法 | 第47-48页 |
| ·SCM图像噪声抑制 | 第48-53页 |
| ·高斯噪声过滤 | 第48-51页 |
| ·脉冲噪声过滤 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第六章 符合视觉特性的图像增强方法 | 第53-60页 |
| ·视觉特性 | 第53-56页 |
| ·Weber-Fechner对数律 | 第53-54页 |
| ·侧抑制现象 | 第54-56页 |
| ·SCM图像增强 | 第56-60页 |
| ·概述 | 第56页 |
| ·算法描述 | 第56-58页 |
| ·实验分析 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第七章 SCM不变性纹理检索 | 第60-81页 |
| ·基于内容的图像检索技术 | 第60-63页 |
| ·概述 | 第60-61页 |
| ·常用的特征提取技术 | 第61-62页 |
| ·相似度量方法 | 第62页 |
| ·效果评判 | 第62-63页 |
| ·不变性纹理特征提取方法 | 第63-71页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第63-67页 |
| ·Gabor小波函数 | 第67-71页 |
| ·SCM纹理检索技术 | 第71-81页 |
| ·算法描述 | 第71-75页 |
| ·实验分析 | 第75-80页 |
| ·小结 | 第80-81页 |
| 第八章 总结与展望 | 第81-84页 |
| ·总结 | 第81-82页 |
| ·展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91页 |
