模擬視覺機(jī)制的圖像處理若干問題研究.pdf

1、人類視覺系統(tǒng)具有非常優(yōu)秀的圖像處理能力。本文以目前廣泛認(rèn)可的人類視覺信息處理流向?yàn)橹骶€，參照視網(wǎng)膜、外側(cè)膝狀體、初級(jí)視皮層、高級(jí)視皮層以及更為抽象的大腦皮質(zhì)等關(guān)鍵視覺信息處理區(qū)域的神經(jīng)機(jī)制，提出了基于上述神經(jīng)機(jī)制的若干種圖像處理方法，并在實(shí)際圖像的處理中顯示了較好的效果。主要內(nèi)容包括如下方面：
　　1．針對(duì)圖像處理領(lǐng)域的顏色恒常問題，本文提出了兩種計(jì)算模型。一個(gè)模型是基于視網(wǎng)膜（包括外側(cè)膝狀體）神經(jīng)機(jī)制的顏色恒常計(jì)算模型。該模型模

2、擬具有抑制亞區(qū)的視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)細(xì)胞非經(jīng)典感受野特性及其顏色單拮抗機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了圖像處理中對(duì)色偏圖像的顏色恒常。第二個(gè)模型是基于初級(jí)視皮層神經(jīng)機(jī)制的顏色恒常計(jì)算模型。該模型分別從圖像導(dǎo)數(shù)與非負(fù)稀疏編碼兩個(gè)角度模擬初級(jí)視皮層神經(jīng)元感受野，實(shí)現(xiàn)色偏圖像顏色恒常。通過對(duì)多個(gè)國際通行顏色恒常算法評(píng)估庫的測(cè)試，上述兩個(gè)模型均取得了與目前最具優(yōu)勢(shì)的顏色恒常技術(shù)方法相比擬的結(jié)果。在圖像處理領(lǐng)域，上述模型表現(xiàn)出了潛在的應(yīng)用價(jià)值；在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，上述模型對(duì)理解

3、皮層下神經(jīng)元以及初級(jí)視皮層神經(jīng)元對(duì)顏色恒常的作用提供了計(jì)算理論上的依據(jù)。
　　2．人類視覺神經(jīng)系統(tǒng)具有等級(jí)層次性和雙向連接性，具有特征檢測(cè)和學(xué)習(xí)能力等特性。在系統(tǒng)層次的視覺信息處理過程的啟發(fā)下，本文提出一種小波域的多尺度馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型模擬視覺系統(tǒng)的上述特性。具體而言，該模型用小波變換實(shí)現(xiàn)視覺系統(tǒng)輸入圖像的稀疏表達(dá)，用多尺度馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)表征圖像的全局拓?fù)涮卣鳎挥媒鹱炙Y(jié)構(gòu)所展示的多尺度信息處理能力模擬視覺系統(tǒng)的等級(jí)層次性；用自

4、底向上和自頂向下兩種信息流模擬視覺系統(tǒng)各層之間的雙向連接性；用模型計(jì)算中的迭代過程模擬無監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制；用不同的參數(shù)設(shè)置模擬不同的視覺任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)真實(shí)生物醫(yī)學(xué)圖像的區(qū)域分割和邊緣檢測(cè)功能。
　　3．針對(duì)圖像增強(qiáng)問題，我們以模擬大腦節(jié)律現(xiàn)象的 Wilson-Cowan雙節(jié)點(diǎn)耦合振子模型為基礎(chǔ)，選取使該模型產(chǎn)生極限環(huán)振蕩條件的參數(shù)，采用連續(xù)灰度階圖像塊作為輸入，興奮性亞群節(jié)點(diǎn)響應(yīng)作為圖像增強(qiáng)的輸出，做出刺激響應(yīng)曲線，發(fā)現(xiàn)該曲線與圖像處