基于視覺(jué)機(jī)理的自然圖像處理

定　價(jià)：￥28.00

作　者：	李作進(jìn)
出版社：	西南交通大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 圖形圖像多媒體

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ISBN：	9787564346645	出版時(shí)間：	2016-04-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	32開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	167	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)借鑒人類視網(wǎng)膜、視皮層的信息處理機(jī)制及視覺(jué)心理認(rèn)知組織準(zhǔn)則，構(gòu)建具有人類某些視覺(jué)功能特性的計(jì)算模型或方法，以機(jī)器視覺(jué)感知的自然環(huán)境信息——自然圖像為處理對(duì)象，實(shí)現(xiàn)自然圖像的顯著性處理與自然環(huán)境的典型目標(biāo)識(shí)別，為機(jī)器人自動(dòng)導(dǎo)航提供視覺(jué)環(huán)境感知和信息選擇性傳輸機(jī)制的可計(jì)算方法?；谝曈X(jué)認(rèn)知的自然圖像目標(biāo)識(shí)別屬于神經(jīng)生理學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、生物物理學(xué)、計(jì)算機(jī)信息學(xué)以及自動(dòng)化等眾多學(xué)科交叉形成的新興研究課題。作為交叉領(lǐng)域里的一項(xiàng)基礎(chǔ)性研究工作，本書(shū)在研究方法與思路上有所突破，可供相關(guān)研究人員參考。

作者簡(jiǎn)介

　　李作進(jìn)，重慶大學(xué)控制理論與控制工程博士學(xué)位，新西蘭Unitec國(guó)立理工學(xué)院計(jì)算機(jī)系博士后，重慶科技學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院副教授。主要從事智能認(rèn)知計(jì)算、圖像處理、汽車主動(dòng)安全、水質(zhì)在線分析等方向的研究。主持或承擔(dān)了國(guó)家自然基金1項(xiàng)、省部級(jí)科研基金5項(xiàng)、校內(nèi)人才基金4項(xiàng)、橫向課題10余項(xiàng)。

圖書(shū)目錄

目錄
1 緒論   1
1.1 引言   1
1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀   2
2 視覺(jué)感知與認(rèn)知組織的生物學(xué)依據(jù)   18
2.1 引言   18
2.2 人類視覺(jué)感知與認(rèn)知機(jī)理的相關(guān)依據(jù)   19
2.3 人類視覺(jué)的啟發(fā)原則   37
2.4 本章小結(jié)   38
3 基于高斯金字塔結(jié)構(gòu)的視網(wǎng)膜感知計(jì)算方法   39
3.1 引言   39
3.2 相關(guān)研究工作   41
3.3 算法過(guò)程與描述   44
3.4 算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與應(yīng)用研究   48
3.5 結(jié)論與討論   55
3.6 本章小結(jié)   56
4 受V1功能特性啟發(fā)的目標(biāo)輪廓特征提取計(jì)算模型   57
4.1 引言   57
4.2 基于gabor核的積分變換   59
4.3 具有V1功能特性的目標(biāo)輪廓提取模型與方法   62
4.4 復(fù)雜環(huán)境下自然圖像的目標(biāo)輪廓提取   66
4.5 結(jié)論與討論   77
4.6 本章小結(jié)   78
5 受視覺(jué)“what”通路信息處理機(jī)制啟發(fā)的目標(biāo)識(shí)別計(jì)算模型
    79
5.1 引言   79
5.2 視皮層信息處理機(jī)制與啟發(fā)計(jì)算模型   81
5.3 算法驗(yàn)證與結(jié)果   87
5.4 結(jié)論與討論   95
5.5 本章小結(jié)   96
6 一種有監(jiān)督的流形認(rèn)知目標(biāo)識(shí)別方法   97
6.1 引言   97
6.2 流形的數(shù)學(xué)定義與圖像流形認(rèn)知啟發(fā)   99
6.3 局部線性嵌入（LLE）算法的思想與主要步驟   101
6.4 有監(jiān)督的LLE算法（SLLE）   103
6.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果   105
6.6 結(jié)論與討論   109
6.7 本章小結(jié)   110
7 一種基于獨(dú)立成分特征的自主發(fā)育認(rèn)知目標(biāo)識(shí)別方法   111
7.1 引言   111
7.2 自然圖像的特征提取方法   113
7.3 基于獨(dú)立成分特征的發(fā)育認(rèn)知圖像識(shí)別方法   114
7.4 算法驗(yàn)證與結(jié)果   120
7.5 結(jié)論與討論   125
7.6 本章小結(jié)   126
參考文獻(xiàn)   127
附錄   146
后記   167