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视网膜假体中人工视觉信息处理及优化表达研究

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视网膜假体中人工视觉信息处理及优化表达研究
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-19页
第一章 绪论第19-40页
  1.1 视觉功能修复背景第19-26页
    1.1.1 视网膜解剖与生理功能第20-23页
    1.1.2 不可治愈的致盲疾病第23-24页
    1.1.3 视觉假体第24-26页
  1.2 视网膜假体第26-35页
    1.2.1 分类与特点第26-30页
    1.2.2 视网膜假体基本结构第30-34页
    1.2.3 面临的问题与挑战第34-35页
  1.3 视网膜假体中的人工视觉信息处理第35-37页
    1.3.1 假体视觉仿真研究第36页
    1.3.2 仿真假体视觉下的图像优化表达第36-37页
  1.4 论文主要内容及创新第37-39页
  1.5 本章小结第39-40页
第二章 视网膜假体视觉仿真和实验系统设计第40-52页
  2.1 植入者的临床视觉感受第40-41页
  2.2 仿真假体视觉第41-44页
    2.2.1 光幻视点仿真模型第42-44页
    2.2.2 光幻视阵列仿真模型第44页
  2.3 假体视觉仿真实验系统第44-51页
    2.3.1 硬件平台第45-49页
    2.3.2 仿真假体视觉信息处理第49-51页
  2.4 本章小结第51-52页
第三章 仿真假体视觉下基于显著性注意计算模型的物体识别第52-72页
  3.1 引言第52-54页
  3.2 基于显著性注意计算模型的物体提取与增强策略第54-62页
    3.2.1 自下而上的显著性注意计算模型第55-57页
    3.2.2 自适应c均值模糊聚类和感兴趣区域选择第57-59页
    3.2.3 图像分割算法: Grabcut第59-60页
    3.2.4 图像分割后处理和增强第60-61页
    3.2.5 视觉假体图像优化表达策略第61-62页
  3.3 基于心理物理学的假体视觉仿真实验第62-64页
    3.3.1 实验素材第62页
    3.3.2 实验被试第62页
    3.3.3 实验装置第62页
    3.3.4 实验过程第62-63页
    3.3.5 数据分析第63-64页
  3.4 实验结果与分析第64-69页
    3.4.1 物体提取效果第64-66页
    3.4.2 仿真心理物理学实验结果第66-69页
  3.5 实验结果讨论第69-71页
    3.5.1 物体提取效果的影响第70页
    3.5.2 图像表达策略的影响第70-71页
  3.6 本章小结第71-72页
第四章 仿真假体视觉下基于人脸检测算法的人脸识别第72-92页
  4.1 引言第72-73页
  4.2 基于人脸检测的人脸区域提取策略第73-81页
    4.2.1 Vio la-Jones人脸区域提取第75-76页
    4.2.2 基于统计方法的人脸区域提取第76-78页
    4.2.3 基于Matting算法的人脸区域提取第78-80页
    4.2.4 感兴趣区域放大第80页
    4.2.5 仿真假体视觉的生成第80-81页
  4.3 基于心理物理学的假体视觉仿真实验第81-83页
    4.3.1 实验素材第81-82页
    4.3.2 实验被试第82页
    4.3.3 实验装置第82页
    4.3.4 实验过程第82-83页
    4.3.5 数据分析第83页
  4.4 实验结果与分析第83-89页
    4.4.0 人脸区域提取表现第83-84页
    4.4.1 识别准确率第84-85页
    4.4.2 正确识别反应时间第85-86页
    4.4.3 识别指数第86-87页
    4.4.4 性别差异第87-89页
  4.5 实验结果讨论第89-91页
    4.5.1 图像表达策略的影响第89-90页
    4.5.2 图像分辨率的影响第90-91页
    4.5.3 性别的识别结果第91页
  4.6 本章小结第91-92页
第五章 仿真假体视觉下基于背景减除算法的运动物体识别第92-114页
  5.1 引言第92-93页
  5.2 基于背景减除的图像处理策略第93-100页
    5.2.1 通用背景减除算法Vi Be第95-97页
    5.2.2 自适应连通分量分析A CCA第97-98页
    5.2.3 背景减弱算法第98-99页
    5.2.4 背景减弱及前景增强算法第99页
    5.2.5 仿真假体视觉生成第99-100页
  5.3 基于心理物理学的假体视觉仿真实验第100-103页
    5.3.1 实验素材第100页
    5.3.2 实验被试第100-101页
    5.3.3 实验装置第101页
    5.3.4 实验过程第101页
    5.3.5 数据分析第101-103页
  5.4 实验结果分析第103-110页
    5.4.1 A CCA后处理的Vi Be分割结果第103-104页
    5.4.2 动态场景识别实验结果第104-109页
    5.4.3 图像处理策略的运算效率第109-110页
  5.5 实验结果讨论第110-113页
    5.5.1 A CCA后处理分割第110-111页
    5.5.2 图像处理策略的影响第111-112页
    5.5.3 图像分辨率的影响第112-113页
  5.6 本章小结第113-114页
第六章 总结与展望第114-118页
  6.1 研究总结第114-115页
    6.1.1 仿真假体视觉下基于显著性注意计算模型的物体识别第114页
    6.1.2 仿真假体视觉下基于人脸检测算法的人脸识别第114-115页
    6.1.3 仿真假体视觉下基于背景减除算法的运动物体识别第115页
  6.2 研究创新点第115-116页
  6.3 进一步展望第116-118页
参考 文献第118-133页
附录 1 EMAGIN Z8003D VISOR SPECIFICATIONS第133-134页
附录 2 ARRINGTON RESEARCH 220 FPS USB EYE TRACKING SYSTEM SPECIFICATIONS第134-137页
致谢第137-138页
攻读博士学位期间已发表或录用的论文第138-139页

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