图像分割是计算机视觉领域中的重要分支，旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步，大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估，从而选择最优分割算法，成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上，将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下，通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终，讨论了各种评估方法的优势和适用性

提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法，同时考虑一阶和二阶边缘算子，避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的梯度，相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分，一部分提取相对梯度方向的标准差，另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系，并且考虑到人眼特性进行多尺度计算，最后使用自适应增强（AdaBoost）神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验，结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性，能很好地反映图像质量的视觉感知效果，仅使用10维特征，性能优于现有的主流无参考质量评价算法

《工程科学学报》：仿生扑翼飞行器的视觉感知系统研究进展

8.1 作业岗位的选择 8.2 手工作业岗位设计 8.3 视觉信息作业岗位设计 8.4 作业空间的人体尺度 8.5 作业空间的布置

3.1 人在系统中的功能 3.2 视觉机能及其特征 3.3 听觉机能及其特征 3.4 其他感觉机能及其特征 3.5 神经系统机能及其特征 3.6 人的信息处理系统

复旦大学：《视觉艺术与设计》教学课件_第一讲 开篇漫谈

延安大学：《生理学 Human Physiology》实验教学_神经系统实验_实验三十七 视觉调节反射和瞳孔对光反射

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