【摘 要】
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轮廓检测是机器视觉、目标识别等领域的基本且重要的任务之一。轮廓检测不同于传统的边缘检测,它抑制了背景纹理等没有意义的边缘,突出了目标物体的边缘,是对边缘检测的一种
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轮廓检测是机器视觉、目标识别等领域的基本且重要的任务之一。轮廓检测不同于传统的边缘检测,它抑制了背景纹理等没有意义的边缘,突出了目标物体的边缘,是对边缘检测的一种优化。人类或者灵长类动物能够快速捕捉自然场景中的目标物体是由于其视觉系统具有快速、有效处理外界信息的能力。仿生学研究发现,在初级视皮层(V1区)的细胞中,经典感受野(Classical Receptive Field,简称CRF)受光刺激的响应被周围非经典感受野(non-Classical Receptive Field,简称n CRF)抑制。传统的轮廓检测算法利用这种感受野的抑制特性,提出以二维高斯差分Do G函数来模拟的圆环形纹理抑制模板。随着视觉感知机制逐渐融入到轮廓检测领域,研究学者对视觉系统中信息处理机制的关注度不断提高。研究表明,即使我们在凝视一个固定目标时,眼球也在以一个肉眼看不到的数量级进行微小运动,简称固视微动。人眼的固视微动具有自主修复以及多方向微动竞争特性,能够矫正由于高频颤动与漂移所造成的位置偏移,将视网膜图像调整到最优状态。受该机制启发,本文从仿生学的角度,主要针对抑制模型的计算方面,在传统Do G抑制模板的基础上提出按照等间隔角度生成八个方向的子模板,采用子模板中的相应角度方位的区域与中心区域置换数值的方案来模拟眼动信息处理机制,通过竞争获得最终抑制权值。采用包含微动关系的抑制权值来模拟细胞非经典感受野对中心神经元光刺激的抑制特性。同时,受视皮层中多级同步信息处理机制的启发,本文将多尺度空间理论融入到所提微动抑制模板中,采用四组不同的感受野尺度分别进行轮廓检测,将检测结果进行融合,融合后所得最终检测图像既保留了小尺度下的目标轮廓信息,又充分利用大尺度下对背景纹理的抑制,进一步提高了轮廓检测的性能指标,增强检测的鲁棒性。本文所提的基于固视微动机制的目标轮廓检测的新算法,弥补了传统的轮廓检测算法忽略了眼动信息处理机制的缺陷,更符合细胞感受野的生理学特征。使用Ru G数据库以及伯克利图像分割数据库中的自然场景下的图像,分别采用经典评价标准P值和伯克利数据库中所提评价标准PR曲线与调和平均数F进行算法可行性与有效性的实验验证。验证实验结果表明,本文所提算法考虑了眼动效应,获得较好的轮廓检测性能,增强弱的轮廓信息,最大程度抑制背景纹理,是目标轮廓检测方法中的一种新思路。
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