[發(fā)明專利]一種基于雙視通路交互感知的輪廓檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110257718.9
• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN113139425A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 范影樂;韓顯修;武薇
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 楊舟濤

本發(fā)明公開了一種基于雙視通路交互感知的輪廓檢測方法；本發(fā)明構(gòu)建雙視覺通路計(jì)算模型，通過模擬雙視覺通路中信息流的分流傳遞和交互感知來實(shí)現(xiàn)輪廓檢測。首先，模擬視網(wǎng)膜環(huán)節(jié)光電轉(zhuǎn)換特性，得到亮度特征；在上丘淺層中，模擬經(jīng)典感受野的朝向響應(yīng)特性，并引入一種多尺度輪廓增強(qiáng)的輪廓信息融合策略，得到初級輪廓響應(yīng)；模擬視覺信息傳遞至外膝體時的對比度適應(yīng)機(jī)制和方向敏感特性，提出一種顯著性特征的提取方法；之后參考初級視皮層中的上丘淺層信息投射，構(gòu)建改進(jìn)的脈沖編碼模型，提取顯著性輪廓。最后對雙視通路中的輪廓響應(yīng)結(jié)果進(jìn)行修正融合，得到最終的輪廓響應(yīng)。本發(fā)明能有效突出主體輪廓并抑制紋理背景。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視覺機(jī)制和圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于雙視通路交互感知的輪廓檢測方法。

背景技術(shù)

以輪廓為勾勒的物體邊界是視覺感知的重要線索，為場景理解和物體識別等高級視覺行為提供關(guān)鍵的信息。由于紋理邊緣和輪廓的像素亮度突變在數(shù)學(xué)特性上相似，傳統(tǒng)的輪廓檢測方法弱化了生物視覺的感知機(jī)制，通常難以有效的識別出輪廓。

當(dāng)前隨著對視覺機(jī)制不斷深入的研究，以生物視覺機(jī)制為基礎(chǔ)的輪廓感知研究受到了廣泛關(guān)注。例如有研究非經(jīng)典感受野(non-classical receptive field，NCRF)在紋理抑制方面的作用，構(gòu)建高斯差分算子(Difference of Gaussian，DOG)描述其中心-外周式的感受野形態(tài)，有效地抑制了圖像紋理；還有利用融合調(diào)制方向、亮度、對比度三種特征，構(gòu)建了非經(jīng)典感受野的多特征環(huán)繞抑制模型。也有研究初級視皮層(初級視)區(qū)的紋理抑制模型，分別構(gòu)建推拉抑制模型和環(huán)繞抑制模型，兩種抑制模型相互調(diào)制，提升了紋理抑制效果。此外有研究模擬視通路不同層級下多種編碼方式協(xié)同作用，并利用前級節(jié)點(diǎn)對視皮層區(qū)的跨視區(qū)調(diào)制作用，得到最終輪廓響應(yīng)，加強(qiáng)了算法的抗噪性和魯棒性。但必須需要指出的是，上述基于視覺神經(jīng)計(jì)算模型的輪廓提取方法，通常只考慮了位于皮層上側(cè)視經(jīng)典視皮層通路(后文統(tǒng)稱為上通路)，忽略了真實(shí)視通路中還存在皮層下側(cè)的視覺通路(subcortical visual pathway，后文統(tǒng)稱為下通路)，以及兩條視通路之間的信息流分流處理和交互感知作用。因此上述方法在提取整體輪廓和顯著特征上存在交叉冗余，視覺刺激編碼的執(zhí)行效率較低等問題。此外，它們大部分方法僅憑借前級神經(jīng)結(jié)構(gòu)輸入的信息進(jìn)行編碼加工，忽略了同級節(jié)點(diǎn)的信號投射，不利于體現(xiàn)真實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼的高效性和對視覺刺激更深層次的感知。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出了一種基于雙視通路交互感知的輪廓檢測方法。

本發(fā)明構(gòu)建雙視覺通路計(jì)算模型，通過模擬雙視覺通路中信息流的分流傳遞和交互感知來實(shí)現(xiàn)輪廓檢測。首先，模擬視網(wǎng)膜環(huán)節(jié)光電轉(zhuǎn)換特性，得到亮度特征；在上丘淺層中，模擬經(jīng)典感受野的朝向響應(yīng)特性，并引入一種多尺度輪廓增強(qiáng)的輪廓信息融合策略，得到初級輪廓響應(yīng)；模擬視覺信息傳遞至外膝體時的對比度適應(yīng)機(jī)制和方向敏感特性，提出一種顯著性特征的提取方法；之后參考初級視皮層中的上丘淺層信息投射，構(gòu)建改進(jìn)的脈沖編碼模型，提取顯著性輪廓。最后對雙視通路中的輪廓響應(yīng)結(jié)果進(jìn)行修正融合，得到最終的輪廓響應(yīng)。

本發(fā)明提出了一種基于雙視通路計(jì)算模型的輪廓檢測方法，包括如下步驟：

步驟(1)假設(shè)輸入圖像I(x,y)，其寬和高分別為m和n，(x,y)表示圖像的二維坐標(biāo)。模擬上丘淺層中經(jīng)典感受野朝向響應(yīng)特性對I(x,y)進(jìn)行處理，得到最大朝向響應(yīng)E_j(x,y)，具體實(shí)現(xiàn)過程如下：

首先，考慮視網(wǎng)膜對視覺刺激的光電轉(zhuǎn)換特性，本發(fā)明利用余弦加權(quán)計(jì)算得到亮度特征L(x,y)，如式(1)所示。