目录

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序

前言

第一章　绪论

第一节　视觉与视觉计算

一、视觉

二、视觉计算

第二节　图像与图像复原

一、图像

二、图像降质

三、图像复原

第三节　技术演进——脑研究与类脑计算

第二章　视觉感知机理

第一节　眼及其结构

一、眼的结构

二、眼的光学功能

第二节　视网膜

一、视网膜的结构和功能

二、视网膜的感光换能

第三节　视觉神经与视觉通路

一、视觉神经

二、视觉通路

第四节　感觉与视觉

一、感觉

二、视觉

第三章　图像颜色恒常性计算与轮廓提取

第一节　颜色与颜色感知

一、颜色表示和分类

二、颜色感知

第二节　基于光照叠加的颜色恒常性计算

第三节　图像轮廓提取

一、初级轮廓视觉感知计算

二、非经典感受野抑制

三、视觉信息时空编码

四、视觉信息传递

五、算法设计及仿真测试

第四章　图像视觉感知计算

第一节　图像视觉特征及视觉注意机制

一、图像视觉特征

二、视觉注意机制

第二节　基于注意力机制的卷积神经网络

一、混合卷积脉冲神经网络

二、基于STDP规则的网络学习

三、注意力机制模块

四、基于SVM的SNN分类

五、实验结果及分析

第五章　噪声降质图像复原

第一节　图像噪声

一、图像噪声的成因

二、图像噪声的主要特点

三、图像噪声的数学模型

第二节　Chebyshev与Radon变换

一、Chebyshev理论

二、Radon变换

第三节　基于Radon变换的图像主纹理分析

第四节　图像去噪

一、降质图像噪声检测模型

二、降质图像噪声去除模型

三、算法设计

四、算法流程

五、实验与分析

第六章　运动模糊降质图像复原

第一节　图像运动模糊概述

一、运动模糊分类

二、运动模糊的数学模型

第二节　反应扩散方程

第三节　图像去运动模糊

一、降质图像复原模型

二、算法设计

三、算法流程

四、实验与分析

第七章　散焦模糊降质图像复原

第一节　图像散焦模糊概述

一、散焦模糊的成因

二、散焦模糊的特点

三、散焦模糊的数学模型

第二节　结构张量与扩散张量

一、结构张量

二、扩散张量

第三节　图像去散焦模糊

一、算法设计

二、算法流程

三、实验与分析

第八章　大气湍流模糊降质图像复原

第一节　大气湍流模糊概述

一、大气湍流模糊的成因

二、大气湍流的分类及其特点

三、大气湍流模糊的数学模型

第二节　图像相似度及图像相似度—反应扩散模型

一、相似原理及相似性度量

二、图像相似度度量

三、图像相似度—反应扩散模型

第三节　图像去大气湍流模糊

一、算法设计

二、算法流程

三、实验与分析

参考文献