一种脑启发式的边缘检测模型

摘要：

边缘是物体的基础特征,传统边缘检测方法具有一定的局限性.鉴于人类视觉系统能高效准确地感知物体的边缘信息,根据大脑侧膝体(Lateral Geniculate Nucleus,LGN)和初级视皮层(primary visual cortex,V1)简单细胞的感受野特性,提出一种脑启发式的前馈LGN-V1(Feedforward LGN-V1,FLV)视觉感知模型.首先用高斯函数之差模拟单个LGN细胞的同心圆式感受野,再通过同类LGN细胞的联合构建细胞组,最后将两类细胞组分别共线排列并平行放置模拟得到特定偏好朝向V1简单细胞.通过多简单细胞响应的整合获取全体V1简单细胞的响应.实验结果表明,FLV模型能体现真实简单细胞的生物特性.较传统的边缘检测方法而言,所提模型效果更优,具有更好的鲁棒性.

关键词：边缘检测、人类视觉系统、侧膝体、初级视皮层、感受野

所属期刊栏目：53

分类号：TP183;TP391(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61372167,61379104

在线出版日期：2018-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：142-146