基于视觉机理的自然图像处理

目  录
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