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第1章 绪论1

1.1 研究动机1

1.2 相关研究3

1.3 关于本书4

1.4 符号说明7

第2章 模型的生理基础9

2.1 初级视觉通路9

2.2 神经节及外膝体细胞的感受野12

2.3 简单细胞的感受野16

2.3.1 简单细胞的方向选择性16

2.3.2 简单细胞感受野的经典模型17

2.3.3 经典模型的问题及相关模型18

第3章 外膝体对刺激的响应22

3.1 与对比度无关的响应22

3.2 响应函数及其性质27

3.3 响应曲线31

第4章 简单细胞的方向选择性34

4.1 基本最小二乘模型34

4.2 非线性优化模型37

4.2.1 底层神经元：基于响应的有向距离估计37

4.2.2 顶层神经元：基于最优化决策的方向判定38

4.3 模型求解及解的性质40

4.3.1 带二次约束的最小二乘法40

4.3.2 解的性质41

4.3.3 数值解43

4.4 误差分析44

4.5 改进的非线性加权模型46

4.6 经典模型的方向歧义性47

第5章 实验及分析51

5.1 方向检测方法51

5.2 模型的选择53

5.3 参数的确定54

5.3.1 覆盖率η的选择54

5.3.2 神经元密度56

5.4 简单细胞感受野的模拟57

5.5 刺激复杂度与计算误差60

第6章 应用一：图像方向检测62

6.1 检测方法62

6.1.1 算法描述62

6.1.2 并行优化65

6.2 形状图像65

6.3 自然图像67

6.3.1 与边缘检测算法比较68

6.3.2 与全局直线检测算法比较69

6.3.3 与边缘检测及局部直线检测算法比较72

6.3.4 与局部直线检测及轮廓检测算法比较75

6.3.5 由粗到细的表征78

6.4 对更高层处理的增强80

6.4.1 分割效果的提升80

6.4.2 匹配效果的提升81

第7章 应用二：视错觉的解释85

7.1 干扰导致的计算偏差85

7.2 错觉的解释86

7.2.1 Z？llner错觉87

7.2.2 Orbison错觉89

7.2.3 CaféWall错觉90

7.2.4 Poggendorff错觉92

7.2.5 Hering错觉93

7.2.6 其他相关错觉94

第8章 应用三：三维场景理解98

8.1 图像的三维信息获取98

8.2 成像模型101

8.2.1 坐标系的设置101

8.2.2 坐标系的变换102

8.3 基本图形的三维信息104

8.3.1 矩形105

8.3.2 圆形107

8.3.3 特殊三角形111

8.4 场景综合特征分析113

8.5 实验116

8.5.1 特征提取116

8.5.2 朝向计算实验116

8.5.3 三维构建实验120

总结123

参考文献128