基于空间和物体的视觉注意计算方法及实验研究



基于空间和物体的视觉注意计算方法及实验研究

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基于空间和物体的视觉注意计算方法及实验研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-12 页
第1章绪论	第12-31 页
· 课题的研究背景	第12 页
· 视觉注意的发展及研究现状	第12-18 页
· 视觉注意的理论研究现状	第13-14 页
· 视觉注意的计算模型研究现状	第14-17 页
· 视觉注意的应用	第17-18 页
· 知觉组织的发展和研究现状	第18-22 页
· 拓扑知觉理论	第20 页
· 格式塔知觉组织原则	第20-22 页
· 视觉信息处理机制	第22-28 页
· 经典感受野特性及模型	第22-24 页
· 非经典感受野特性及模型	第24-28 页
· 本文的研究内容	第28-29 页
· 论文结构	第29-31 页
第2章基于视觉熵的视觉预注意计算方法	第31-53 页
· 引言	第31 页
· 基于方向及极值的噪声滤波算法	第31-37 页
· 算法中的相关概念	第32-34 页
· 算法描述	第34-35 页
· 实验结果及评价	第35-37 页
· 基于视觉熵的视觉预注意计算方法	第37-47 页
· 视觉显著性	第39-40 页
· 视觉熵及其计算方法	第40-47 页
· 视觉预注意单元的确定及转移	第47 页
· 实验结果及分析	第47-52 页
· 视觉注意检测结果	第48-50 页
· 影响检测结果的因素	第50-51 页
· 方法分析	第51-52 页
· 本章小结	第52-53 页
第3章具有抑制作用的视皮层非经典感受野模型	第53-74 页
· 引言	第53 页
· 感受野相关研究	第53-54 页
· 具有抑制作用的视皮层非经典感受野模型	第54-61 页
· 经典感受野模型	第55-57 页
· 半椭圆环型非经典感受野抑制模型	第57-59 页
· 实验结果	第59-61 页
· 基于半椭圆环型非经典感受野抑制模型的轮廓检测	第61-73 页
· 边缘检测	第61-63 页
· 边缘连接	第63-67 页
· 结果评价与分析	第67-73 页
· 本章小结	第73-74 页
第4章基于空间和物体的视觉注意计算方法	第74-89 页
· 引言	第74 页
· 视觉注意计算的相关研究	第74-75 页
· 基于空间和物体的视觉注意计算方法	第75-86 页
· 轮廓和物体轮廓的区分	第76 页
· 基于格式塔规则的物体闭合轮廓编组方法	第76-83 页
· 度量闭合轮廓显著性的函数	第83-84 页
· 闭合轮廓提取实验结果及分析	第84-85 页
· 物体显著度	第85-86 页
· 显著区域和显著物体闭合轮廓的融合算法	第86 页
· 视觉注意单元的选择	第86-87 页
· 视觉注意单元的转移	第87 页
· 实验结果	第87-88 页
· 本章小结	第88-89 页
第5章基于视觉注意的刀具检测和立体匹配算法	第89-107 页
· 引言	第89 页
· 并联雕刻机器人双目主动视觉监测机构	第89-91 页
· 机构提出的背景	第89-90 页
· 机构提出的依据	第90 页
· 提出的机构模型及工作原理	第90-91 页
· 基于视觉注意的并联雕刻机器人刀具检测算法	第91-94 页
· 基于视觉注意的双目立体匹配算法	第94-104 页
· 立体匹配的相关研究	第94-95 页
· 遮掩分析和生成视差空间图像	第95-97 页
· 寻找最优路径	第97-99 页
· 背景控制点的作用	第99-102 页
· 狭窄遮挡物体的视差检测与遗漏视差点恢复	第102-104 页
· 实验结果	第104-105 页
· 本章小结	第105-107 页
结论	第107-109 页
参考文献	第109-119 页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果	第119-121 页
致谢	第121-122 页
作者简介	第122页

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