基于視覺感知機制的圖像輪廓檢測技術研究.pdf

1、輪廓信息是圖像降維后的關鍵信息，它對于后續(xù)準確高效的目標識別和圖像理解等應用具有重要意義。傳統(tǒng)輪廓檢測方法對輪廓的方向性和連續(xù)性進行數(shù)學建模，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)學描述。因此本文關注于視覺感知系統(tǒng)在輪廓檢測或提取中的機理，重點研究神經(jīng)元網(wǎng)絡的脈沖編碼以及視覺通路不同層次對視覺信息

2、的響應特性，并嘗試圖像輪廓提取等處理的具體應用。首先構建視通路多感受野朝向性關聯(lián)模型，突出方向選擇特性的形成機制以及視通路各個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的實現(xiàn)手段，并應用于彩色圖像的輪廓檢測；最后引入雙層神經(jīng)元網(wǎng)絡的脈沖調(diào)控編碼，加強高級視皮層對視覺信息的調(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)絡的前級編碼作用、LGN細胞的非經(jīng)典感受野調(diào)節(jié)機制以及視皮層方向選擇特性對圖像輪廓進行檢測。以RuG圖庫為實驗對象，實驗結(jié)果的平均P指標為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態(tài)調(diào)節(jié)機制，能夠響應顏色邊界與亮度邊界；而方位敏感的初級視皮層雙拮抗神經(jīng)元，能夠借助動態(tài)突觸連接，實現(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圖庫為實驗對象，其中驗證集全部圖像實驗結(jié)果的平均P指標約為0.55，相比而言本文方法更加貼近真實的視覺感知。⑶針對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)絡脈沖調(diào)控編碼的輪廓檢測方法，根據(jù)高級視覺皮層的反饋調(diào)控機制和選擇注意機制，在雙拮抗神經(jīng)元網(wǎng)絡的基礎上，再次構建高級視皮層神經(jīng)元網(wǎng)絡用于獲取選擇注意圖像，并將其反饋投遞至初