版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、圖像是人們獲取外界信息的重要來源,也是進行信息交流的重要媒介。探尋高效的圖像表征方法,對于深入開展圖像處理和圖像理解方面的研究具有重要的意義。同時,建立高效的圖像表征模型對于進一步的探索高效的圖像編解碼方法、計算機視覺及基于圖像的控制技術(shù)都具有重要的促進作用。目前一些常規(guī)的圖像表征方法面臨著圖像信息數(shù)據(jù)量大、圖像易受到噪聲破壞以及缺乏自適應性等問題。針對這些問題,本文研究了基于生物視覺機理的圖像表征方法。生物視覺系統(tǒng)經(jīng)過長期進化具備非常
2、優(yōu)越的信息處理機制,能夠高效的表征圖像信息。本文模擬生物視覺系統(tǒng)對圖像信息的處理機制,建立了基于生物視覺機理的圖像表征模型。主要完成了以下工作:
一、對圖像信息在視覺通路的傳遞過程及視覺信息處理機理(感受野特性、稀疏性、同步振蕩性等)進行了分析,為基于生物視覺機理的圖像表征方法研究提供了生理學基礎(chǔ)。
二、初級視皮層(V1區(qū))在視覺系統(tǒng)中主要負責提取圖像的顏色、形狀及方向等信息,在圖像信息的處理整合中具有重要作
3、用。本文分別通過ICA和拓撲ICA方法對圖像數(shù)據(jù)進行訓練,獲得了V1區(qū)簡單細胞和復雜細胞的感受野特性相一致的基函數(shù),為模擬V1區(qū)信息處理機制高效表征圖像奠定了基礎(chǔ)。
三、根據(jù)V1區(qū)稀疏性,研究了基于稀疏響應特性的圖像表征方法,通過少量的神經(jīng)元表征圖像。并以對圖像信息的有效表征基礎(chǔ),提出了一種基于生物視覺機理的圖像去噪算法。將該算法應用于圖像去噪實驗,取得了良好的去噪效果,驗證了該圖像表征方法和去噪算法的有效性。
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 仿生物視覺機理的水下偏振圖像處理方法研究
- 基于視覺感知的圖像表征和應用研究.pdf
- 模擬人類視覺機理的圖像處理方法.pdf
- 基于視覺短語的圖像分類方法研究.pdf
- 基于視覺感知的圖像處理方法研究.pdf
- 基于生物視覺模型的圖形圖像處理方法.pdf
- 基于視覺的圖像質(zhì)量評價方法.pdf
- 基于視覺感知的圖像理解方法研究.pdf
- 基于視覺感知的圖像質(zhì)量評價方法研究.pdf
- 基于全景視覺的圖像配準方法研究.pdf
- 基于生物視覺融合機制的圖像增強算法研究.pdf
- 基于圖像矩的視覺伺服控制方法的研究.pdf
- 基于視覺感知的彩色圖像檢索方法研究.pdf
- 基于對象深度特征融合的圖像表征方法研究.pdf
- 基于視覺注意的SVM彩色圖像分割方法研究.pdf
- 基于視覺感知特性的圖像質(zhì)量評價方法研究.pdf
- 基于視覺顯著性的圖像分割方法研究.pdf
- 基于視覺注意機制的靜態(tài)圖像壓縮方法研究.pdf
- 基于圖像譜分析的視覺測振方法研究.pdf
- 基于生物偏振視覺的導航定向方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論