[发明专利]基于可变感受野尺度全局调制的轮廓检测方法

摘要

本发明旨在提供一种基于可变感受野尺度全局调制的轮廓检测方法，包括以下步骤：A、输入经灰度处理的待检测图像，计算得到各像素点的归一化高斯差分滤波值；B、预设尺度函数的高尺度值、低尺度值、阈值，将各像素点的归一化高斯差分滤波值分别与阈值进行对比，确定各像素点的尺度函数值；C、预设抑制强度及均分圆周的多个方向参数；对待检测图像中的各像素点分别按照各方向参数进行Gabor滤波，计算各像素点的经典感受野刺激响应；D、计算各像素点的抑制响应；E、将各像素点的经典感受野刺激响应与抑制响应计算得到该像素点的轮廓响应并处理得到各像素点的最终轮廓值，进而得到最终轮廓图。该方法具有仿真效果好、轮廓识别率高的特点。

主权项

一种基于可变感受野尺度全局调制的轮廓检测方法，其特征在于包括以下步骤：A、输入经灰度处理的待检测图像，对各像素点的灰度值利用高斯差分函数进行高斯差分滤波，得到各像素点的高斯差分滤波值，分别对各像素点的高斯差分滤波值中的正值和负值进行归一化处理，得到各像素点的归一化高斯差分滤波函数；利用各像素点的归一化高斯差分滤波函数分别与对应像素点的灰度值进行卷积，得到各像素点的归一化高斯差分滤波值；B、预设尺度函数的高尺度值、低尺度值，预设阈值，将各像素点的归一化高斯差分滤波值分别与阈值进行对比，若该像素点归一化高斯差分滤波值大于或等于阈值，则该像素点对应的尺度函数值为高尺度值，若该像素点归一化高斯差分滤波值小于阈值，则该像素点对应的尺度函数值为低尺度值；C、预设抑制强度，预设均分圆周的多个方向参数；对待检测图像中的各像素点分别按照各方向参数进行Gabor滤波，获得各像素点的各方向的响应值，其中Gabor滤波中所采用的尺度函数值为各个像素点在步骤B中所确定的高尺度值或低尺度值；对于各像素点，选取其各方向的响应值中的最大值，作为该像素点的经典感受野刺激响应；D、将各像素点的经典感受野刺激响应与该像素点的距离权重函数进行卷积后与该像素点对应的尺度相乘，得到各像素点的抑制响应；E、将各像素点的经典感受野刺激响应减去该像素点的抑制响应与抑制强度的乘积，得到该像素点的轮廓响应，对轮廓响应使用非极大值抑制和双阈值处理，得到各像素点的最终轮廓值，进而得到最终轮廓图。