基于视通路多感受野朝向性关联的轮廓检测方法

摘要：

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.

关键词：轮廓检测、多感受野、前级编码、全局调节、朝向性关联

所属期刊栏目：36

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金61501154

在线出版日期：2017-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1-11