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视频输入听觉显示的导盲系统关键技术研究

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视频输入听觉显示的导盲系统关键技术研究
论文目录
 
中文摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 引言第12-32页
  · 导盲系统的研究背景第12-27页
    · 导盲系统的分类第12-14页
    · 导盲系统的研究进展第14-25页
    · 导盲系统的发展趋势第25-27页
  · 听觉显示第27-28页
  · 论文的研究目标和内容第28-30页
  · 论文的组织第30-32页
第2章 基于DC-SVM图像分割及复合频率听觉显示的导盲算法第32-52页
  · 具有动态惩罚因子的支持向量机DC-SVM第32-42页
    · 支持向量机模型第32-40页
    · 具有动态惩罚因子的支持向量机模型第40-42页
  · 基于DC-SVM的图像分割方法第42-47页
    · 支持向量机图像分割的关键问题第42-43页
    · 图像预处理及特征提取第43-45页
    · 实验结果第45-47页
  · 复合频率听觉显示方法第47-49页
  · 实验结果及分析第49-50页
  · 本章小结第50-52页
第3章 基于图像增强及多尺度乐音显示的导盲算法第52-72页
  · 基于梯度控制的各向异性扩散冲击滤波器GCADSF的图像增强算法第52-61页
    · 图像增强的偏微分方程方法第52-54页
    · 图像的微分结构第54-55页
    · 冲击滤波器的数学模型第55-57页
    · 梯度控制的各向异性扩散冲击滤波器模型第57-59页
    · 实验结果第59-61页
  · 基于小波变换和GCADSF的图像降维增强算法第61-66页
    · 小波变换的基本原理第61-65页
    · 基于小波变换和GCADSF的图像降维增强算法的实现第65-66页
  · 多尺度乐音显示方法第66-69页
    · 十二平均律第67-68页
    · 多尺度乐音显示方法的实现第68-69页
  · 实验结果及分析第69-71页
  · 本章小结第71-72页
第4章 基于边缘检测及MIDI乐音显示的导盲算法第72-98页
  · 基于ICA边缘基函数重构的图像边缘检测方法第72-89页
    · ICA的基本原理第72-81页
    · 图像的ICA基函数表示方法第81-84页
    · ICA边缘基函数重构算法第84-86页
    · 实验结果第86-89页
  · 基于小波变换和Canny算法的噪声图像边缘检测方法第89-93页
  · MIDI乐音显示方法第93-95页
    · MIDI概述第93-94页
    · MIDI乐音显示方法的实现第94-95页
  · 实验结果及分析第95-97页
  · 本章小结第97-98页
第5章 基于视觉注意模型及3D立体声显示的导盲算法第98-120页
  · 视觉注意机制第98-101页
    · 视觉注意的概念第98-99页
    · 视觉注意的选择性第99-100页
    · 特征融合理论第100-101页
  · 视觉注意计算模型第101-107页
    · 显著性度量第101-102页
    · 注意焦点的选择与转移第102-103页
    · Itti视觉注意计算模型第103-107页
  · 3D立体声显示方法第107-113页
    · 映射特征的提取第107-110页
    · 头相关传输函数第110-112页
    · 3D立体声显示方法的实现第112-113页
  · 实验结果及分析第113-117页
  · 本章小结第117-120页
第6章 总结与展望第120-124页
  · 本文的主要贡献与创新第120-121页
  · 下一步的研究设想第121-124页
参考文献第124-132页
致谢第132-134页
攻读博士学位期间的研究成果第134-135页
  发表的学术论文第134-135页
  参编著作第135页

本篇论文共135页,点击这进入下载页面
 
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