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1、VEP单次提取的新理论、技术和实现（答辩论文） 2、视觉同时对比度分辨率测定和数学模型以及底层图像挖掘理论、技术和应用

2020-11-30阅读(497)

1、VEP单次提取的新理论、技术和实现（答辩论文） 2、视觉同时对比度分辨率测定和数学模型以及底层图像挖掘理论、技术和应用

论文摘要

视觉诱发电位分为闪光视觉诱发电位和模式翻转视觉诱发电位,是大脑皮层对视觉刺激产生的电活动,它淹没在强大的背景脑电中,目前临床上都是采用叠加平均技术对其进行提取。由于叠加平均技术用于诱发电位提取的主要理论依据理论上有缺陷,因此大家都在寻求新的方法进行诱发电位的提取。本实验室结合诱发电位自身的特点,在分析现有提取技术的基础上,提出了自参考、自相关、自适应干扰对消技术,简称“3A”技术,用于诱发电位的提取。在本实验室先前研究的基础上,本研究继续完善基于“3A”的理论和技术,给出了对消因子W的理论推导,自行编程实现了全视野PVEP刺激模式,建立了具有刺激和采样真正并行操作的更为完善的VEP单次提取系统。本系统不仅能够给出FVEP和全视野PVEP的叠加平均和单次提取结果,还能给出单次提取EP的均值和标准差,甚至还能给出单次提取的叠加平均结果。本系统除了可以进行EP提取外,还具有强大的分析功能,如功率谱分析、时域相干分析、基于我们提出的频率相干理论建立的频域相干分析、时域滤波、频域滤波等等。下面选择报道一些研究结果。本研究将报告39个年轻人（年龄:23.23±4.08,其中男11人,女28人）和44个老年人（年龄:71.52±6.17,其中男21人,女23人）的PVEP统计结果。结果表明:年轻人PVEP的N1PmN2复合波的潜伏期正常值范围分别是99.77±13.44ms、132.85±15.06ms、164.96±16.06ms,老年人PVEP的N1PmN2复合波的潜伏期正常值分别为104.95±13.11ms、138.93±11.69ms、173.38±11.48ms,老年人的潜伏期要长于年轻人,差别其有统计学意义。本研究还将报告35个年轻人（年龄:23.31±4.22,其中男9人,女26人）和45个老年人（年龄:70.53±6.77,其中男21人,女24人）的FVEP统计结果。结果表明:年轻人FVEP的N75、P100、N125的潜伏期正常值范围分别是87.47±19.13ms、124.24±19.73ms、170.14±22.03ms,老年人FVEP的N75、P100、N125的潜伏期正常值分别为90.28±11.77ms、126.28±16.56ms、173.95±20.08ms,虽然从均值上看,老年人的潜伏期要长于年轻人,但是其差别没有统计学意义。本工作还利用我们提出的新的频域幅值相干函数进行了来自对称视区的单次提取PVEP和FVEP的频域相干性研究。发现PVEP和FVEP的同类幅值相干函数的相干谱线普遍高于异类幅值相干函数的谱线,表明在对称视区的单次提取PVEP和FVEP中,同一频率上的同名成分相干性要好些,说明有较强的同相性。本研究的创新之处在于:（1）给出了对消因子W的理论推导,从而完善了诱发电位单次提取的自参考自相关自适应干扰对消理论体系,实现了更为理想的背景脑电的对消,使单次提取的诱发电位更多地消除了背景脑电的影响。（2）采用基于单片机的AD转换技术,实现了采样和刺激控制的局部并行处理,保证了诱发电位的短潜伏期成分的捕获。（3）同时给出了VEP的传统叠加平均结果,和基于单次提取的叠加平均结果,比较指出,传统叠加平均结果含有更多的残余脑电成分。（4）实现了对单次提取VEP的时、频域后滤波技术,可进一步去除诱发电位中的干扰。（5）为测量各次刺激间的诱发电位的幅度,特别是潜伏期的变化提供了可能。（6）为临床应用提供了新的参数:VEP的平均值和标准差,这是传统叠加平均技术不能提供的参数。（7）用我们提出的频域幅值相干函数理论分析了从对称视区单次提取的VEP的按分量的相干性。本工作研究与底层图像挖掘（lower layer image mining,LLIM）有关的人类视觉的心理物理基础,即从人类视觉同时对比度分辨率与背景灰度/色度的关系,到LLIM的理论、技术和应用。同时对比度分辨率（simultaneous contract resolution,SCR）又称为JND（iust noticeabledifference:恰可察知差异,简称“可察差"）或MRC（minimum resolvablecontrast:最小可分辨对比度）或对比度分辨率限制（contrast resolutionlimitation,CRL）。Contrast有时又翻译为“反差”。我们首先回顾了物理对比度的一些表示方法,然后设计了以计算机图像处理技术为工具的JND与背景灰度/色度的函数关系的测量方法,根据测量数据建立了数学模型。我们认为人类视觉对灰度/色度的JND是LLIM赖以存在的心理物理基础。为了进行LLIM,我们首先建立了底层图像灰度/色度信息挖掘可视化的灰度/色度谱分级平坦化的非线性变换理论,为LLIM提供了可视化的灰度/色度信息。然后建立了能用于底层图像挖掘和隐藏及二值化的Zadeh-X变换理论,实现了底层图像挖掘和隐藏。该理论和技术可用于监控、反隐身和隐形以及微光夜视的后端技术改善它们的性能。最后我们将LLIM理论和技术用于流媒体的LLIM,初步取得了满意的结果。本研究的创新之处在于:（1）设计了JND与背景灰度/色度的函数关系的以计算机图像处理技术为工具的测量方法,并根据测量数据建立了JND与背景灰度/色度函数关系的数学模型。（2）提出了底层图像信息挖掘可视化的灰度/色度谱分级平坦化的非线性变换理论并完成了技术实现。（3）建立了能用于底层图像挖掘和隐藏及二值化的Zadeh-X变换理论,实现了底层图像挖掘和隐藏。（4）初步实现了将LLIM理论和技术用于流媒体的LLIM,为将LLIM的理论和技术用于监控、反隐身、反隐形和微光夜视的后端处理技术以改善它们的性能奠定了基础。

论文目录

  • 符号说明
  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 第一部分 VEP单次提取的新理论、技术和实现
  • 前言
  • 第一章 概述
  • 1.1 视觉诱发电位概述
  • 1.1.1 视觉诱发电位的定义
  • 1.1.2 视觉诱发电位的产生及传导机制
  • 1.1.3 视觉诱发电位的分类
  • 1.2 诱发电位现有提取技术
  • 1.2.1 传统技术——叠加平均技术
  • 1.2.2 其他技术
  • 1.3 我们的工作
  • 1.3.1 本实验室所做的前期工作
  • 1.3.2 本阶段所做工作
  • 1.4 本章小结
  • 第二章 “3A”技术的基本理论
  • 2.1 诱发电位的特点
  • 2.2 “3A”技术基本原理
  • 2.2.1 “3A”技术对诱发电位的基本假设
  • 2.2.2 “3A”基本理论
  • 2.2.3 “3A”技术的实现步骤
  • 2.3 本章小结
  • 第三章 基于“3A”技术的VEP单次提取系统
  • 3.1 系统结构
  • 3.1.1 硬件系统
  • 3.1.2 软件系统
  • 3.2 系统工作流程
  • 3.2.1 系统界面
  • 3.2.2 系统数据结构
  • 3.2.3 参数设置及AD的操作
  • 3.2.4 模式翻转刺激
  • 3.3 本章小结
  • 第四章 基于“3A”的FVEP和PVEP单次提取分析
  • 4.1 VEP电极安置方法及检测环境
  • 4.1.1 VEP电极安置方法
  • 4.1.2 检测环境
  • 4.2 PVEP单次提取
  • 4.2.1 PVEP波形的命名
  • 4.2.2 测试对象和方法
  • 4.2.3 参数设置
  • 4.2.4 结果分析
  • 4.3 FVEP单次提取
  • 4.3.1 测试对象和方法
  • 4.3.2 参数设置
  • 4.3.3 结果分析
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 基于新幅值相干函数的VEP的相干性
  • 5.1 传统幅值相干函数
  • 5.2 新的频域相干函数
  • 5.2.2 同类幅值相干函数
  • 5.2.3 异类幅值相干函数
  • 5.3 VEP的相干性分析
  • 5.3.1 PVEP的相干性分析
  • 5.3.2 FVEP的相干性分析
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 结束语
  • 参考文献
  • 第二部分 视觉同时对比度分辨率测定和数学模型以及底层图像挖掘理论、技术和应用
  • 前言
  • 第一章 人类视觉同时对比度分辨率研究的历史回顾
  • 1.1 概述
  • 1.1.1 Weber-Fechner时代
  • 1.1.2 Stevens时代
  • 1.1.3 CIE时代
  • 1.1.4 计算机图像处理时代
  • 1.2 主观感觉与客观对比度
  • 1.2.1 主观感觉对比度
  • 1.2.2 客观同时对比度
  • 1.2.3 客观同时对比度与背景灰度/色度的关系
  • 第二章 基于计算机数字图像处理技术的人类视觉同时对比度分辨率测量方法和数学模型
  • 2.1 人类视觉同时对比度分辨率
  • 2.2 灰度图像的人类视觉同时对比度分辨率测量
  • 2.2.1 测试模型
  • 2.2.2 测试环境和条件
  • 2.2.3 测试对象和过程
  • 2.2.4 测试结果
  • 2.2.5 关于测试结果的讨论
  • 2.2.6 数学模型
  • 2.3 红绿蓝三基色的人类视觉同时对比度分辨率测定
  • 2.4 人类视觉同时对比度分辨率随背景灰度/色度变化的研究的意义
  • 2.5 关于WEBER定律的再讨论
  • 第三章 底层图像信息挖掘的非线性变换理论
  • 3.1 计算机中的颜色表示和变换
  • 3.1.1 灰度图像表示法
  • 3.1.2 红绿蓝三单色的表示
  • 3.1.3 黄青紫三补色的表示
  • 3.2 灰度/色度谱的非线性变换理论—分级平坦化理论
  • 3.2.1 引理:分数指数函数的极限定理
  • 3.2.2 灰度/色度谱的非线性变换理论—分级平坦化理论
  • 3.2.3 变换的约束条件:像素数不变原理
  • 3.3 图像的灰度/色度信息的空间测量
  • 第四章 底层图像挖掘和隐藏的理论和技术
  • 4.1 用于底层图像挖掘的ZADEH-X变换
  • 4.1.1 Zadeh-X变换
  • 4.1.2 用Zadeh-X变换实现底层图像挖掘的步骤
  • 4.2 用ZADEH-X变换实现底层图像的二值化挖掘
  • 4.2.1 用Zadeh-X变换实现底层图像的二值化挖掘
  • 4.2.2 用Zadeh-X变换实现一般的底层图像挖掘
  • 4.3 挖掘参数选择判据和自动化
  • 4.3.1 参数最佳化判据
  • 4.3.2 求参数最佳化方法
  • 4.3.3 求参数最佳化的黄金分割法
  • 4.3.4 求参数最佳化的对分法
  • 4.3.5 求参数最佳化的枚举法
  • 第五章 视频底层图像挖掘
  • 5.1 视频底层图像挖掘的关键技术
  • 5.2 视频文件的底层图像挖掘
  • 5.3 具有底层图像挖掘功能的流媒体设备
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间发表的论文
  • 攻读硕士学位期间参加的学术会议
  • 攻读硕士学位期间申请的国家发明专利

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