[发明专利]一种模拟XYW细胞感受野特性融合的轮廓检测方法有效
申请号: | 202110493954.0 | 申请日: | 2021-05-07 |
公开(公告)号: | CN113192092B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 林川;张贞光;吴海晨;万术娟;李福章;文泽奇;潘勇才;韦艳霞 | 申请(专利权)人: | 广西科技大学 |
主分类号: | G06T7/13 | 分类号: | G06T7/13;G06T7/181;G06V10/44 |
代理公司: | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 | 代理人: | 周晟 |
地址: | 545006 广西*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 模拟 xyw 细胞 感受 特性 融合 轮廓 检测 方法 | ||
本发明提供一种模拟XYW细胞感受野特性融合的轮廓检测方法,包括以下步骤:A、获取待测图像的灰度图像和视差图像;B、对待测图像的灰度图像进行快速双边滤波;C、滤波后的图像分别经过X、Y、W通道处理;D、通过稀疏编码进行抑制,去除多余纹理;E、将抑制后的X通道轮廓响应、Y通道轮廓响应、W通道轮廓响应分别与视差图像的相应通道的视差轮廓响应求和;F、利用不同的注视平面对强化了弱轮廓的X通道轮廓响应、Y通道轮廓响应、W通道轮廓响应进行融合,获得最终轮廓和最优方向;G、利用最优方向对最终轮廓响应进行非极大值抑制,获得抑制后的最终轮廓。本发明增强了轮廓的完整性和连续性,进一步提高了轮廓的检测性能。
技术领域
本发明涉及图像处理领域,具体涉及一种模拟XYW细胞感受野特性融合的轮廓检测方法。
背景技术
实际生活中,目标轮廓往往镶嵌在复杂的背景中,将目标轮廓与背景纹理很好的加以区分其实是一项很困难的任务。生物视觉神经机制中存在着以下三种空间总和特性不相同的神经元细胞:X型细胞、Y型细胞和W型细胞。然而现有基于生物视觉机制的轮廓检测模型只是单一考虑了X型细胞或者Y型细胞的作用机制,而忽略了W型细胞在轮廓检测中的作用,也没有考虑将这三种类型细胞的响应特性进行有效地融合。并且缺少视差信息这一重要特征线索,导致在以前的工作中,轮廓检测不完整、不连续,从而降低了轮廓检测模型的性能。
发明内容
本发明旨在提供一种模拟XYW细胞感受野特性融合的轮廓检测方法,基于X、Y、W三种神经元细胞在V1区对不同视觉刺激独特地响应机制及其信息融合方法,本发明提出仿生型轮廓检测模型,与现有技术相比,增强了轮廓的完整性和连续性,进一步提高了轮廓的检测性能。
本发明的技术方案如下:
所述的模拟XYW细胞感受野特性融合的轮廓检测方法,包括以下步骤:
A、获取待测图像的灰度图像和视差图像;
B、对待测图像的灰度图像进行快速双边滤波,获得滤波后的图像;
C、滤波后的图像分别经过X、Y、W通道处理,获得X通道轮廓响应、Y通道轮廓响应、W通道轮廓响应;
D、将X通道轮廓响应、Y通道轮廓响应、W通道轮廓响应分别通过稀疏编码进行抑制,去除多余纹理,获得抑制后的X通道轮廓响应、Y通道轮廓响应、W通道轮廓响应;
E、将抑制后的X通道轮廓响应、Y通道轮廓响应、W通道轮廓响应分别与视差图像的相应通道的视差轮廓响应求和,获得强化了弱轮廓的X通道轮廓响应、Y通道轮廓响应、W通道轮廓响应;
F、利用不同的注视平面对强化了弱轮廓的X通道轮廓响应、Y通道轮廓响应、W通道轮廓响应进行融合,获得最终轮廓和最优方向;
G、利用最优方向对最终轮廓响应进行非极大值抑制,获得抑制后的最终轮廓。
所述的步骤B中,快速双边滤波的公式为:
fg(x,y)=exp(μ·-fb(x,y)+fd(x,y)) (1)
fd(x,y)=log(I(x,y)-fb(x,y)) (3)
其中,I(x,y)代表灰度图像,σ表示高斯函数的标准偏差,fb(x,y)表示灰度图像经过高斯函数平滑之后的图像,fd(x,y)表示由灰度图像与fb(x,y)作差并求对数所得到的图像,μ表示fb(x,y)与fd(x,y)的联系强度,符号·表示相乘,*表示卷积。
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