基于视觉机理的自然图像处理PDF电子书下载

1 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 国内外相关领域的研究现状 2

2 视觉感知与认知组织的生物学依据 18

2.1 引言 18

2.2 人类视觉感知与认知机理的相关依据 19

2.3 人类视觉的启发原则 37

2.4 本章小结 38

3 基于高斯金字塔结构的视网膜感知计算方法 39

3.1 引言 39

3.2 相关研究工作 41

3.3 算法过程与描述 44

3.4 算法的实验结果与应用研究 48

3.5 结论与讨论 55

3.6 本章小结 56

4 受V1功能特性启发的目标轮廓特征提取计算模型 57

4.1 引言 57

4.2 基于gabor核的积分变换 59

4.3 具有V1功能特性的目标轮廓提取模型与方法 62

4.4 复杂环境下自然图像的目标轮廓提取 66

4.5 结论与讨论 77

4.6 本章小结 78

5 受视觉“what”通路信息处理机制启发的目标识别计算模型 79

5.1 引言 79

5.2 视皮层信息处理机制与启发计算模型 81

5.3 算法验证与结果 87

5.4 结论与讨论 95

5.5 本章小结 96

6 一种有监督的流形认知目标识别方法 97

6.1 引言 97

6.2 流形的数学定义与图像流形认知启发 99

6.3 局部线性嵌入（LLE）算法的思想与主要步骤 101

6.4 有监督的LLE算法（SLLE） 103

6.5 实验与结果 105

6.6 结论与讨论 109

6.7 本章小结 110

7 一种基于独立成分特征的自主发育认知目标识别方法 111

7.1 引言 111

7.2 自然图像的特征提取方法 113

7.3 基于独立成分特征的发育认知图像识别方法 114

7.4 算法验证与结果 120

7.5 结论与讨论 125

7.6 本章小结 126

参考文献 127

附录 146

后记 167