基于视觉机理的自然图像处理

目  录1  绪  论    11.1  引  言    11.2  国内外相关领域的研究现状    22  视觉感知与认知组织的生物学依据    182.1  引  言    182.2  人类视觉感知与认知机理的相关依据    192.3  人类视觉的启发原则    372.4  本章小结    383  基于高斯金字塔结构的视网膜感知计算方法    393.1  引  言    393.2  相关研究工作    413.3  算法过程与描述    443.4  算法的实验结果与应用研究    483.5  结论与讨论    553.6  本章小结    564  受v1功能特性启发的目标轮廓特征提取计算模型    574.1  引  言    574.2  基于gabor核的积分变换    594.3  具有v1功能特性的目标轮廓提取模型与方法    624.4  复杂环境下自然图像的目标轮廓提取    664.5  结论与讨论    774.6  本章小结    785  受视觉“what”通路信息处理机制启发的目标识别计算模型       795.1  引  言    795.2  视皮层信息处理机制与启发计算模型    815.3  算法验证与结果    875.4  结论与讨论    955.5  本章小结    966  一种有监督的流形认知目标识别方法    976.1  引  言    976.2  流形的数学定义与图像流形认知启发    996.3  局部线性嵌入（lle）算法的思想与主要步骤    1016.4  有监督的lle算法（slle）    1036.5  实验与结果    1056.6  结论与讨论    1096.7  本章小结    1107  一种基于独立成分特征的自主发育认知目标识别方法    1117.1  引  言    1117.2  自然图像的特征提取方法    1137.3  基于独立成分特征的发育认知图像识别方法    1147.4  算法验证与结果    1207.5  结论与讨论    1257.6  本章小结    126参考文献    127附  录    146后  记    167