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基于视通路中各层次的感受野特性以及层次间感受野的关联特性,提出一种图像轮廓检测新方法。根据神经元的放射状树突接收特性,构建检测空间差异性信息的视网膜神经元网络,对轮廓信息进行前级编码;建立LGN细胞的非经典感受野调节机制,结合感受野的层次变换特性,对前级编码结果进行全局调节;提出简单细胞的多感受野朝向性关联模型,模拟初级视皮层简单细胞的方向选择特性;融合多个方向上的轮廓响应,经过非极大值抑制和阈值处理,得到轮廓检测结果。以RuG图库40幅图片为实验对象,检测结果与基准轮廓图的平均P指标为0.43,结果显示该方法能够有效凸显主体轮廓,强化轮廓与纹理边缘的区分度。利用多感受野的层次关联特性,实现图像轮廓信息的编码与检测应用,为研究高级视皮层的图像理解和视觉认知提供新的思路。 相似文献
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目的考虑到视觉机制与生物视觉感知高效性之间的密切联系,探究一种生物视觉诱发的轮廓检测新方法。方法首先提出一种经典感受野的视觉特征精细感知方法,以改善轮廓方位的检测精度;其次对前级最优朝向采取多尺度特征融合策略,以实现朝向响应的多尺度优化;然后模拟一种非经典感受野响应的动态抑制机制,能够有效抑制响应中的纹理细节;最后提出一种视觉显著性信息的反馈融合模型,得到最终的轮廓响应。结果以RuG40图库为实验对象,基于人工标记轮廓图对检测结果进行客观评价,其中样本集和单样本的最优平均P指标分别为0.48和0.55,整体上优于GD、ISO以及MCI等主流方法;在BSD500数据集上的实验结果与RuG40图库结果基本一致。结论基于生物视觉诱发的图像处理方法,将为后续图像理解和分析提供一种新的思路。 相似文献
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