基于視覺感知機(jī)制的圖像輪廓檢測技術(shù)研究.pdf

1、輪廓信息是圖像降維后的關(guān)鍵信息，它對(duì)于后續(xù)準(zhǔn)確高效的目標(biāo)識(shí)別和圖像理解等應(yīng)用具有重要意義。傳統(tǒng)輪廓檢測方法對(duì)輪廓的方向性和連續(xù)性進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，在剔除背景紋理邊緣、區(qū)分主體輪廓和非輪廓邊緣方面具有一定的有效性。但必須指出的是，傳統(tǒng)檢測方法并沒有引入或參考視覺感知機(jī)制在輪廓提取中的信息流傳遞處理過程，更多的只是一種抽象化的數(shù)學(xué)描述。因此本文關(guān)注于視覺感知系統(tǒng)在輪廓檢測或提取中的機(jī)理，重點(diǎn)研究神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的脈沖編碼以及視覺通路不同層次對(duì)視覺信息

2、的響應(yīng)特性，并嘗試圖像輪廓提取等處理的具體應(yīng)用。首先構(gòu)建視通路多感受野朝向性關(guān)聯(lián)模型，突出方向選擇特性的形成機(jī)制以及視通路各個(gè)層次在輪廓提取過程中的作用；其次給出了一種顏色拮抗與群體編碼效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)手段，并應(yīng)用于彩色圖像的輪廓檢測；最后引入雙層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的脈沖調(diào)控編碼，加強(qiáng)高級(jí)視皮層對(duì)視覺信息的調(diào)控甄選作用，能夠在輪廓檢測中有效剔除背景紋理。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了一種基于視通路多感受野朝向性關(guān)聯(lián)的輪廓檢測方法。根據(jù)視通路

3、各層次的感受野特性、層次之間感受野的變換特性，模擬實(shí)現(xiàn)視皮層的方向選擇特性。利用視網(wǎng)膜神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的前級(jí)編碼作用、LGN細(xì)胞的非經(jīng)典感受野調(diào)節(jié)機(jī)制以及視皮層方向選擇特性對(duì)圖像輪廓進(jìn)行檢測。以RuG圖庫為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均P指標(biāo)為0.43，表明本文方法具備較好的輪廓檢測能力。⑵由于視皮層下神經(jīng)元的單拮抗感受野具有動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)機(jī)制，能夠響應(yīng)顏色邊界與亮度邊界；而方位敏感的初級(jí)視皮層雙拮抗神經(jīng)元，能夠借助動(dòng)態(tài)突觸連接，實(shí)現(xiàn)輪廓信息的群體編碼。

4、于是，本文提出基于神經(jīng)元顏色拮抗與群體編碼的輪廓檢測方法，以BSDS500圖庫為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，其中驗(yàn)證集全部圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均P指標(biāo)約為0.55，相比而言本文方法更加貼近真實(shí)的視覺感知。⑶針對(duì)顏色拮抗與群體編碼模型無法顯著地區(qū)分主體輪廓和紋理邊緣，提出一種基于雙層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)脈沖調(diào)控編碼的輪廓檢測方法，根據(jù)高級(jí)視覺皮層的反饋調(diào)控機(jī)制和選擇注意機(jī)制，在雙拮抗神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，再次構(gòu)建高級(jí)視皮層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)用于獲取選擇注意圖像，并將其反饋投遞至初