[發明專利]基于局部場電位幅值特征的字符圖像樸素貝葉斯重建方法

在審

• 申請號: 201810617021.6
• 申請日: 2018-06-15
• 公開（公告）號: CN108921052A
• 公開（公告）日: 2018-11-30
• 發明（設計）人: 王治忠;師麗;焦興洋;王松偉;牛曉可
• 申請（專利權）人: 鄭州大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230
• 代理人: 徐金瓊

本發明公開了基于局部場電位幅值特征的字符圖像樸素貝葉斯重建方法，屬于圖像信息處理領域，包括以下步驟，步驟1：獲取樣本刺激數據和目標刺激數據后，采集對生物視覺刺激后的腦電的局部場電位信號，分離后得到樣本局部場電位信號和目標局部場電位信號；步驟2：分別提取樣本局部場電位信號和目標局部場電位信號的幅值表征，得到樣本發放特征和目標發放特征；步驟3：構造樣本響應矩陣和目標響應矩陣后，通過樸素貝葉斯算法獲得字符圖像解碼模型；步驟4：根據目標響應矩陣和字符圖像解碼模型，獲得目標解碼刺激數據，從而獲得重建字符圖像，本發明解決了現有圖像重建方法存在過程復雜、重建結果較差和解碼效果不好導致還原度不高的問題。

技術領域

本發明屬于圖像信息處理領域，涉及一種基于局部場電位幅值特征的字符圖像樸素貝葉斯重建方法。

背景技術

大腦是一種極其復雜的神經系統，是實現各種信息處理的中樞。伴隨著大腦是如何處理各種信息的這一問題，神經信息科學應運而生，它是一門交叉學科，包含神經學、生物學、計算機科學等多方面的知識。近年來，研究大腦的神經信息處理機制已取得許多突出成果，引起了世界各國科學家的廣泛關注。其中，視覺系統是動物感知外界環境的主要感覺系統，研究證明，動物大腦所獲取的外界信息中，視覺信息占80％以上。

在生物視覺系統的研究中有很多關于視覺刺激解碼的研究，1999年出版的《Reconstruction of natural scenes from ensemble responses in the lateralgeniculate nucleus》中記載了一種通過11只貓的神經信號重建圖像的方法，通過記錄貓的外側膝狀體的神經元動作電位信號重建了八段視頻圖像，但這種方法存在實驗操作復雜，感受野不易確定的缺陷。2016年出版的《Brain Decoding-Classification of HandWritten Digits from fMRI Data Employing Bayesian Networks》記載了一種對手寫數字進行重建的方法，通過功能磁共振成像的方式，利用貝葉斯網絡對手寫數字進行了重建，但該方法存在解碼效果不好的問題。

目前，視頻圖像獲取的主要途徑為攝像機、照相機，但是專業攝像機、照相機體積較大，操作繁雜，而鑲嵌在手機等智能設備上的小型相機又不能很好的解放雙手并及時有效的記錄瞬間，且記錄的內容不具有針對性。一旦攝像機或照相機出現故障，便不能將圖像記錄下來，造成極大的不便。因此，本發明提出了一種基于局部場電位的幅值特征，并利用樸素貝葉斯算法對字符圖像進行重建的方法。

發明內容

本發明的目的在于：提供了一種基于局部場電位幅值特征的字符圖像樸素貝葉斯重建方法，解決了現有圖像重建方法存在過程復雜、重建結果較差和解碼效果不好導致還原度不高的問題。

本發明采用的技術方案如下：

基于局部場電位幅值特征的字符圖像樸素貝葉斯重建方法，包括以下步驟：

步驟1：基于獲取的樣本刺激數據和目標刺激數據，采集對生物視覺刺激后的腦電的局部場電位信號，分離后得到樣本局部場電位信號和目標局部場電位信號；

步驟2：分別提取樣本局部場電位信號和目標局部場電位信號的幅值表征，得到樣本發放特征和目標發放特征；

步驟3：根據步驟1和步驟2的結果，構造樣本響應矩陣和目標響應矩陣后，通過樸素貝葉斯算法獲得字符圖像解碼模型；

步驟4：根據目標響應矩陣和字符圖像解碼模型，獲得目標解碼刺激數據，從而獲得重建字符圖像；

步驟5：根據步驟1的目標刺激數據和步驟4的目標解碼刺激數據，獲得歸一化互相關系數，對重建字符圖像進行評估。

進一步地，所述步驟1的具體步驟為：

步驟1.1：采用掃屏模式，將生物視覺區的字符圖像進行分割，根據字符圖像刺激獲取樣本刺激數據和目標刺激數據；