基于中高級(jí)視覺(jué)機(jī)理的輪廓檢測(cè)方法研究.pdf

1、視覺(jué)認(rèn)知涉及人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?。?jì)算機(jī)的快速發(fā)展以及人們對(duì)大腦結(jié)構(gòu)及其功能的認(rèn)知日益清楚，使得基于生物視覺(jué)機(jī)理的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型乃至系統(tǒng)的研究成為視覺(jué)認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域中重要研究?jī)?nèi)容之一。由于物體的輪廓與物體的認(rèn)知息息相關(guān)，因此輪廓檢測(cè)也成為一個(gè)重要的研究方向。雖然基于生理機(jī)理的輪廓檢測(cè)方法近年來(lái)已有大量的研究成果，但這和生物視覺(jué)系統(tǒng)相比還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
　　為了進(jìn)一步了解生物視覺(jué)系統(tǒng)并將視覺(jué)機(jī)理與輪廓檢測(cè)相關(guān)的計(jì)算模型結(jié)合起來(lái)從而完成輪

2、廓檢測(cè)任務(wù)，本文工作對(duì)與視網(wǎng)膜、外膝體、視皮層細(xì)胞感受野特性相關(guān)的基于顏色拮抗的廓檢測(cè)方法做了介紹和分析。在此基礎(chǔ)上，本文工作利用非經(jīng)典感受野的各項(xiàng)同性、各項(xiàng)異性等中心-外周抑制特性抑制輪廓響應(yīng)中的紋理，還利用非經(jīng)典感受野的端區(qū)易化-側(cè)區(qū)抑制特性在抑制紋理的同時(shí)減弱輪廓的自抑制效應(yīng)，還利用貝葉斯推理過(guò)程一定程度上模擬生物視覺(jué)系統(tǒng)中多尺度輪廓整合過(guò)程。
　　通過(guò)在圖像庫(kù)上大量的仿真測(cè)試實(shí)驗(yàn)，本文工作給出的所有模型得到的結(jié)果和預(yù)期一樣

3、，基本上都能實(shí)現(xiàn)輪廓檢測(cè)結(jié)果的增強(qiáng)。同以往的異化模型相似，本文提出的四種新的易化模型因考慮了輪廓的自抑制效應(yīng)使得輪廓有更強(qiáng)的連續(xù)性。本文提出的基于貝葉斯的多尺度輪廓整合模型，可以很好地保留和突出不同精細(xì)度的輪廓，從而增強(qiáng)輪廓的完整性，并且具有較好的魯棒性。此模型最大的意義在于為多尺度輪廓的整合機(jī)理提供了一個(gè)新的有效思路。除此之外，我們可以得到，各個(gè)模型當(dāng)分別考慮各個(gè)顏色拮抗通道響應(yīng)后再整合在一起時(shí)能得到各自最好效果。這表明各種顏色特征在