7、該算法利用人類視覺系統的特徵在離散小波變換域中來嵌入水印。
11、提出了一種結合人類視覺系統的數字圖像盲水印技術，它利用小波變化和人類視覺系統的共通點，進行水印的嵌入。
15、由於圖像的最終接收者是人，所以評價圖像“好壞”的關鍵在於其是否符合人類視覺系統的特*。
19、受人類視覺系統深度估算方法的啟發，本論文第二部分提出了一種新的深度估算的方法。
23、但是對人類視覺系統進行考察，發現其在感知經驗的幫助下完成了許多現今機器人“不可能完成”的任務。
27、針對離散餘弦變換基於塊（DCT）圖像壓縮的方法通常因比特率低而導致塊效應，結合人類視覺系統（HVS）和局部熵分析，提出一種新的去塊效應算法。
4、視覺靈敏度指出了人類視覺系統所能分辨的最小細節角度。
9、根據人類視覺系統視敏度非均勻分佈、兼顧全局*與選擇*的特點，構建了一種廣域監視與局部精確跟蹤相結合的仿生機器視覺系統。
14、由於圖像的最終接受者是人，所以評價圖像質量的關鍵在於其是否符合人類視覺系統特*。
20、視覺無損壓縮在信息存儲上實際是有損壓縮，但人類視覺系統並不能察覺出這種圖像信息量的損失，因而不影響臨牀診斷。
25、這種方法對空間圖像噪聲不敏感，並且與標準技術相比，它能夠更好的與人類視覺系統的反應相一致。
3、人類視覺系統對圖像特徵提取有特殊的機制。
10、人類視覺系統把到達人眼的光學信號分離為亮度和*度信息，並對它們做不同的處理，這是人類視覺系統的一個重要*質。
17、本文基於人類視覺系統(HVS)的特*，提出了一種結合空間域和DCT變換域的數字水印新算法。
24、由於數字圖像處理結果的最終接受者是人，因此在評價圖像質量時必須考慮到人類視覺系統的特*。
5、人類視覺系統有專門的部分負責臉部感知。
13、該方法在一定程度上具各了類似於人類視覺系統的選擇*加工能力。
22、人類視覺系統不僅運用多重參照體系來建構客體的空間位置表徵，也運用這些參照體系進行空間表徵的動力轉換。
6、本課程將討論機器視覺的技術，以及當使用人造系統模擬人類視覺系統時所面對的挑戰。
18、本文提出了一種基於連續子帶量化(SSQ)和人類視覺系統(HVS)的小波域自適應數字水印算法。
2、人類視覺系統反應了人類的腦眼系統對顏*的感知特*。
21、闡述了人類視覺系統與立體圖像壓縮密切相關的立體視覺特*,並且指出了立體圖像壓縮編*結構在有無失真情況下的最優*。
12、首先就人類視覺系統及其特*和視頻編碼中的主要誤差及誤差衡量的主客觀標準進行了簡介。
8、主要內容為：1。提出了一種基於人類視覺系統的圖像去噪方法。
16、小波變換具有良好的空頻特*，而且能夠很好地匹配人類視覺系統，同時也與新的JPEG2000標準相兼容。
1、人類視覺系統具有一些基本的特*。
26、小波變換提供了一種圖像的多分辨率分解重建的表示形式，這種小波分解能夠有效的利用人類視覺系統的特*壓縮圖像。
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