导读:本文包含了生理视觉系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:视觉,系统,生理,复眼,孔径,神经网络,蟋蟀。
生理视觉系统论文文献综述
冷雪,谢璐,那杰[1]（2009）在《蟋蟀视觉系统的解剖结构与生理机能》一文中研究指出蟋蟀视觉系统由单眼、复眼、视叶叁部分组成。蟋蟀的单眼为背单眼,由角膜、角膜生成细胞、视网膜等组成,是提高昆虫复眼所感知的视觉刺激的兴奋水平部位;复眼是最主要的视觉器官,由角膜、晶锥、感杆束和网膜细胞、基膜组成,是光电转导和视觉级联反应的中心;视叶由神经节层、外髓和内髓组成,是视觉神经系统的中心。(本文来源于《昆虫知识》期刊2009年05期）
陈薇薇[2]（2004）在《基于人类视觉系统生理特性的模型及应用研究》一文中研究指出视觉作为人类获取和处理信息(特别是图像信息)的第一途径,有着明显优于光学方法的生理机制。本论文在研究人类视觉特性的基础之上初步构造和分析了人类视觉系统的数学模型,论证了模型的可行性,并将该模型应用到医学图像处理中,明显提高了图像处理的效果,论文主要研究的工作如下: (1) 根据细胞之间存在的侧抑制机制能够对接收到的视觉信息进行选择性的提取这一视觉生理特性,运用数学方法模拟视觉细胞之间存在的这种机制,提出了一种具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型(SIRCNN),分析了该模型的稳定性,给出了等价电路图。 (2) 在SIRCNN模型的基础之上,提出了一种新的图像边缘检测算法,根据视觉系统中视觉细胞感受野的生理特性,设置了合理的模板参数。将该算法应用于常规图像和磁共振图像边缘检测中,试验结果表明,这种以生物视觉感知机理为基础的神经计算方法可有效地增强图像反差,检测图像边缘。 (3) 利用视觉皮层神经元之间存在的局部兴奋全局抑制机制能够使神经元根据接受到的视觉信息产生相应的振荡活动这一生理现象,深入分析和探讨了基于此生理振荡活动的具有局部兴奋全局抑制机制的视觉皮层神经元振荡网络模型,并利用扰动法求出了该模型的解析解,为进一步深入研究神经系统的复杂动力学行为提供了理论证据。 (4) 在局部兴奋全局抑制神经元振荡模型的基础之上,运用最小交叉熵原理提出了一种自动确定参数的图像分割新算法。将该算法应用于磁共振图像和CT图像分割试验中,试验结果表明,这种以生物视觉感知机理为基础的神经计算方法可有效地检测出不同目标。 (5) 在前面两个模型研究结果的基础之上从生理机制、数学理论、视觉信息处理机制叁个方面重点分析了SIRCNN模型和局部兴奋全局抑制神经元振荡模型之间的联系与差别。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2004-11-01）
王大旗[3]（2004）在《基于生理视觉系统的海洋SAR图像分布目标检测方法研究》一文中研究指出合成孔径雷达(SAR)用于海洋监测(视)已得到广泛的重视。海洋中存在大量分布目标，例如舰船尾迹等。研究分布目标的特点及其信息提取的方法乃是本领域研究工作的一个重要内容。本文的主要工作集中在SAR图像中分布目标特征提取算法的研究，实现对分布目标自动检测、初步分类的要求。 论文首先简要介绍了合成孔径雷达的基本工作原理和成像特点，之后论述了SAR对海洋分布目标成像机理及特点。在此基础之上，重点列出已有的检测舰船尾迹的主要方法，并对每种方法的适用范围及处理效果进行了比较。 SAR图像上舰船尾迹的检测主要取决于分布目标所在区域与背景海面在散射系数上的差别(即反差度大小)。通常，由于分布目标与背景海面之间的反差度较小，并且受海域海况、船只类型和运动参数以及雷达观测条件等等诸多因素的影响，所以目标易被背景噪声所淹没，比直接检测舰船(在SAR图像上为强目标)增加了许多难度。现今对尾迹的检测多集中在诸如Kelvin臂、窄V尾迹等V字形或线性尾迹特征上，但是由于海洋环境或舰船物理状态等复杂因素，实际在SAR中观测到的尾迹是斑点、条带状等复杂的混合结构。而在此方面的研究还有待深入。 本人在前人已有的工作基础之上，提出了一种检测非线性特征的方法。采用生理视觉系统对图像进行处理，通过竞争合作提取图像中的线状特征的方向信息，之后再应用形态滤波进行处理达到特征检测的目的。对该算法进行理论分析的基础上，给出了计算机处理后的结果。结果表明该方法能够有效地检测出SAR图像中的非线性分布特征，并方便实现并行算法提高速度，具有实用化的潜力。 本人在硕士期间根据本室需要，还完成了基于web的网路查询图像数据库，并且得到了很好的应用。(本文来源于《中国科学院研究生院（电子学研究所）》期刊2004-06-01）
王菊生,伍卫华,殷松生[4]（1991）在《蚊视觉系统结构和电生理研究》一文中研究指出本文综合报道蚊视觉系统结构、光电反应,和在暗适应状态下复眼 ERG 光谱敏感件(Sλ)研究结果,并与其他昆虫作了比较.(本文来源于《医学动物防制》期刊1991年03期）
陈宜君,田丽娟,张少吾[5]（1989）在《用生理数据和光学方法模拟视觉系统的空间滤波特性》一文中研究指出实验采用光学滤波的方法,根据人类视觉系统对比敏感度曲线的生理数据,制作了一种模拟视觉系统空间调制传递特性的“人眼滤波器”.并用该滤波器对视错觉叁角进行了分析.(本文来源于《生物物理学报》期刊1989年01期）
生理视觉系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
视觉作为人类获取和处理信息(特别是图像信息)的第一途径,有着明显优于光学方法的生理机制。本论文在研究人类视觉特性的基础之上初步构造和分析了人类视觉系统的数学模型,论证了模型的可行性,并将该模型应用到医学图像处理中,明显提高了图像处理的效果,论文主要研究的工作如下: (1) 根据细胞之间存在的侧抑制机制能够对接收到的视觉信息进行选择性的提取这一视觉生理特性,运用数学方法模拟视觉细胞之间存在的这种机制,提出了一种具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型(SIRCNN),分析了该模型的稳定性,给出了等价电路图。 (2) 在SIRCNN模型的基础之上,提出了一种新的图像边缘检测算法,根据视觉系统中视觉细胞感受野的生理特性,设置了合理的模板参数。将该算法应用于常规图像和磁共振图像边缘检测中,试验结果表明,这种以生物视觉感知机理为基础的神经计算方法可有效地增强图像反差,检测图像边缘。 (3) 利用视觉皮层神经元之间存在的局部兴奋全局抑制机制能够使神经元根据接受到的视觉信息产生相应的振荡活动这一生理现象,深入分析和探讨了基于此生理振荡活动的具有局部兴奋全局抑制机制的视觉皮层神经元振荡网络模型,并利用扰动法求出了该模型的解析解,为进一步深入研究神经系统的复杂动力学行为提供了理论证据。 (4) 在局部兴奋全局抑制神经元振荡模型的基础之上,运用最小交叉熵原理提出了一种自动确定参数的图像分割新算法。将该算法应用于磁共振图像和CT图像分割试验中,试验结果表明,这种以生物视觉感知机理为基础的神经计算方法可有效地检测出不同目标。 (5) 在前面两个模型研究结果的基础之上从生理机制、数学理论、视觉信息处理机制叁个方面重点分析了SIRCNN模型和局部兴奋全局抑制神经元振荡模型之间的联系与差别。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
生理视觉系统论文参考文献
[1].冷雪,谢璐,那杰.蟋蟀视觉系统的解剖结构与生理机能[J].昆虫知识.2009
[2].陈薇薇.基于人类视觉系统生理特性的模型及应用研究[D].国防科学技术大学.2004
[3].王大旗.基于生理视觉系统的海洋SAR图像分布目标检测方法研究[D].中国科学院研究生院（电子学研究所）.2004
[4].王菊生,伍卫华,殷松生.蚊视觉系统结构和电生理研究[J].医学动物防制.1991
[5].陈宜君,田丽娟,张少吾.用生理数据和光学方法模拟视觉系统的空间滤波特性[J].生物物理学报.1989
论文知识图
