視覺仿生成像制導技術及應用

第1章 緒論
1．1 仿生技術
1．1．1 仿生技術發(fā)展概況
1．1．2 仿生技術分類及主要研究內容
1．2 紅外成像制導技術
1．2．1 紅外成像制導技術發(fā)展概況
1．2．2 紅外成像制導的基本原理及特點
1．2．3 紅外制導系統的結構及工作過程
1．3 視覺仿生成像制導技術
1．3。1 鱟復眼仿生技術
1．3．2 蠅復眼仿生技術
1．3．3 人眼仿生技術
第2章 鱟視覺系統原理及其在成像制導中的應用
2．1 鱟視覺系統的研究意義及國內外研究現狀
2．1．1 鱟視覺系統的研究意義
2．1．2 鱟視覺系統的國內外研究現狀
2．2 鱟視覺系統的側抑制現象及數學模型
2．2．1 Hartline等人對于鱟視網膜中抑制性相互
作用的研究
2．2．2 側抑制原理的作用及應用
2．3數字式細胞神經網絡(DCNN)在圖像處理中的
應用
2．3．1 人工神經網絡概述
2．3．2 細胞神經網絡及數字式細胞神經網絡理論
簡介
2．3．3 DCNN在圖像二值化中的應用
2．4 數字式非循環(huán)側抑制網絡
2．4．1 數字式非循環(huán)側抑制網絡的定義
2．4．2 數字式非循環(huán)側抑制網絡的穩(wěn)定性
2．4．3 數字式非循環(huán)側抑制網絡在圖像增強中的
應用
2．4．4 側抑制網絡在圖像匹配中的應用
2．4．5 數字式非循環(huán)側抑制網絡在聯想記憶中的
應用
2．5 循環(huán)側抑制網絡
2．5．1 循環(huán)側抑制網絡與非循環(huán)側抑制網絡的
主要區(qū)別
2．5．2 循環(huán)側抑制網絡的數學模型
2．5．3 循環(huán)側抑制網絡對圖像的對比度增強
驗證
3章 蠅視覺仿生在成像制導中的應用
3．1 蠅視覺系統的研究意義
3．1．1 研究的背景及科學意義
3．1．2 國內外研究現狀
3．1．3 需要解決的關鍵技術問題
3．2 蠅復眼的生理及物理過程
3．2．1 蠅視覺系統的生理結構
3．2．2 復眼的光學特性和成像特性
3．3 運動檢測器及圖像速度估計
3．3．1 運動檢測器模型分析
3．3．2 運動檢測器的一般算法
3．3．3 運動檢測器對寬帶運動圖像的速度
估計
3．4 圖像的仿復眼鑲嵌整合
3．4．1 圖像的配準
3．4．2 基于小波分解的仿復眼圖像整合方法
3．5 蠅復眼仿生在紅外成像制導中的綜合應用
3．5．1 仿蠅復眼的紅外成像導引頭設計
3．5．2 圖像配準算法的簡化
3．5．3 蠅復眼視覺機制在紅外成像制導中的綜合應用
第4章 人眼視覺仿生在成像制導中的應用
4．1 人眼視覺系統研究概論
4．1．1 人眼視覺系統的研究意義
4．1．2 人眼視覺系統的研究現狀
4．1．3 機器視覺的研究概況與方法論
4．1．4 生物視覺研究在紅外成像制導中的應用前景
4．1．5 本章主要研究內容
4．2 人眼視覺機制
4．2．1 視覺系統通路
4．2．2 視網膜生理結構和機制
4．2．3 膝狀體與視皮層
4．3 人眼視覺系統的側抑制與感受野機制
4．3．1 人眼視覺系統的側抑制信息處理
機制
4．3．2 側抑制與感受野的聯系
4．3．3 基于能量恢復的側抑制邊緣檢測方法
4．3．4 Off型感受野模型的應用
4．4 眼球微動與超分辨機制
4．4．1 人眼微動與視覺適應性
4．4．2 視網膜動態(tài)分析與模擬
4．4．3 視覺的分辨率問題分析
4．5 視網膜尺度空間建模設計
4．5．1 視網膜的尺度性質
4．5．2 新高斯空間卷積模板的構造
4．6 視網膜視皮層映射實現算法研究
4．6．1 視覺系統的非均勻性映射與傳輸分析
4．6．2 對數極坐標映射實現算法
4．6．3 非均勻映射的推廣
4．6．4 空間變分辨率視覺系統快速實現研究
4．7 基于對數極坐標映射變換陣的匹配識別算法
4．7．1 基于非均勻變換陣的圖像處理與識別前景
4．7．2 基于變換陣的匹配識別與跟蹤算法
4．8 生物啟發(fā)的特定任務視覺算法
4．8．1 基于費克納定律的紅外圖像增強
4．8．2 基于背景抑制的空中紅外圖像分割
4．8．3 基于Radon變換的機場跑道識別
4．8．4 小結
4．9 空間變分辨率機制在紅外成像制導中的應用
4．9．1 空間變分辨率機制在紅外成像制導系統中的實現
4．9．2 基于空間雙模描述的內外場景并行實現模型
參考文獻