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基于多视觉特征的非经典感受野模型及应用研究

作 者: 杨开富
导 师: 李永杰
学 校: 电子科技大学
专 业: 生物医学工程
关键词: V1 感受野 局部特征 外周抑制 轮廓检测
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 82次
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内容摘要


人类视觉系统作为人类大脑获取外界信息最主要的手段,拥有近乎完美的信息处理能力,在信息处理的各个方面均远远优于现有的任何计算机视觉系统。对视觉信息处理机制的研究是脑与认知科学的重要研究方向,同时对视觉信息处理机制的模型描述可以为解决图像分析、理解等工程应用问题提供新的思路。本文主要从计算模型的角度描述神经元功能特性,从而进一步理解其在信息处理中的功能角色。本文基于电生理、心理物理等对视觉机制的研究发现,建立了多个合理的计算模型并应用于自然图像的轮廓检测任务。本文主要研究内容可分为以下两个部分:(1)基于视皮层V1区神经元非经典感受野抑制特性(外周抑制),本文研究了两种主要神经元(朝向选择性抑制神经元和非朝向选择性抑制神经元)在轮廓检测任务中的不同功能特性,同时探讨两种神经元可能的协同作用机制。基于两类神经元模型在不同的场景中表现出不同的轮廓检测能力,本文建立了两个整合两种机制的轮廓检测模型。在自然图像轮廓检测任务中,本文建立的模型也表现出了较好的轮廓检测能力。(2)本文另一个主要研究内容为不同局部视觉特征信息的整合以及在轮廓检测中的作用。基于神经元非经典感受野抑制强度受各种局部视觉特征(如亮度、朝向等)调制这一研究发现,本文首先从输入图像中提取各种局部特征,并用于调制神经元非经典感受野抑制强度。其中,一个有监督学习过程用于整合来自不同特征的调制信息。实验发现,整合多种视觉特征能够有效提高轮廓检测的准确性;其中亮度和亮度对比度在轮廓检测中表现出更突出的作用。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章 绪论  8-12
  1.1 引言  8
  1.2 视觉计算的研究背景及意义  8-9
  1.3 视觉机制在轮廓检测中的应用  9-11
  1.4 本文研究内容  11-12
第二章 感受野机制与轮廓检测基础  12-30
  2.1 视觉信息处理系统概述  12-14
  2.2 感受野机制与模型  14-23
    2.2.1 视网膜节细胞与 LGN 神经元感受野  14-15
    2.2.2 初级视皮层神经元经典感受野  15-19
    2.2.3 初级视皮层神经元非经典感受野  19-23
  2.3 轮廓检测基础  23-30
    2.3.1 边缘与轮廓  23-24
    2.3.2 非经典感受野模型与轮廓检测  24-26
    2.3.3 轮廓图像后处理方法  26-27
    2.3.4 常用图像库及性能评价  27-30
第三章 朝向选择性与非朝向选择性抑制  30-42
  3.1 两种抑制机制研究  30-35
    3.1.1 两种抑制机制及模型  30-33
    3.1.2 两种抑制机制功能测试  33-35
  3.2 计算方法  35-37
    3.2.1 计算模型 1  35-36
    3.2.2 计算模型 2  36-37
  3.3 实验结果  37-41
  3.4 结论与讨论  41-42
第四章 多特征抑制模型与轮廓检测  42-56
  4.1 模型概述  42-44
  4.2 计算模型实现  44-51
    4.2.1 多尺度 Gabor 能量  44-46
    4.2.2 特征提取  46-48
    4.2.3 多特征选择性抑制  48-51
  4.3 实验结果  51-55
    4.3.1 BSDS300 图像库实验结果  51-52
    4.3.2 RuG 图像库实验结果  52-55
  4.4 结论  55-56
第五章 总结与展望  56-58
  5.1 本文主要工作  56-57
  5.2 研究工作展望  57-58
致谢  58-59
参考文献  59-66
攻读硕士期间取得的研究成果  66-67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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