一种感受野模型的敏感度及模型参数动态调控方法技术

一种感受野模型的敏感度及模型参数动态调控方法，该动态调控方法具体如下：首先，根据人类视觉机制构建感受野模型；其次，利用构建的感受野模型，设计敏感度及模型参数动态调控方法；最后，利用设计的敏感度及模型参数动态调控方法对构建的感受野模型进行修正，并用于图像增强。本发明专利技术提供一种感受野模型的敏感度及模型参数动态调控方法，根据输入图像本身亮度、灰度分布以及能量分布构造了敏感度及模型参数动态调控方法，能够实现动态调整感受野模型参数，符合人类的视觉特性，图像增强效果良好。

【技术实现步骤摘要】
一种感受野模型的敏感度及模型参数动态调控方法
本专利技术涉及图像处理领域，具体的说是一种感受野模型的敏感度及模型参数动态调控方法。
技术介绍
许多计算机视觉应用都希望输入清晰、高对比度的图像，但大气中存在尘埃、雾和水滴等气溶胶，物体表面反射光在到达镜头之前就已经分散，导致了对比度降低和颜色褪色，最终导致图像清晰度降低。对于图像处理来说，人类视觉机制是非线性、非均匀性的，其处理过程有着主观视觉感觉和客观指标参数的差异性，现有的图像增强算法通常不能满足这两方面要求，因此构建基于视网膜机制的图像预处理模型、实现图像增强具有很大意义，尤其是对雾霾天气的图像增强以及医学图像处理。有学者以视网膜网络信息处理机制为基础，受大气散射模型对模糊图像成因影响的启发，通过模拟视网膜中双极细胞经典高斯差感受野和神经节细胞非经典感受野去抑制作用以及ON/OFF型信息通路整合等机制，提出基于视觉机制的图像去雾增强模型，该模型对特定场景有很好的去雾效果，但参数固定，模型对光照、亮度敏感，适应性不强。事实上，人类视觉系统感受野对光照敏感度是动态变化的，且感受野半径及响应强度也是动态调整的，因此，使用固定模型参数有其局限性，也无法真实反映人类视觉系统感受野特性。
技术实现思路
为了解决现有技术中的不足，本专利技术提供一种感受野模型的敏感度及模型参数动态调控方法，该动态调控方法能够根据不同的输入动态调整模型参数，进而实现在不同环境条件下的图像去雾增强。为了实现上述目的，本专利技术采用的具体方案为：一种感受野模型的敏感度及模型参数动态调控方法，该动态调控方法包括如下步骤：步骤1、根据人类视觉机制构建感受野模型；步骤2、利用步骤1构建的感受野模型，设计敏感度及模型参数动态调控方法，具体包括如下步骤：步骤21、调控感受野半径δ：用正态函数对δ进行拟合，δ调控方法具体如下：I(f)＝∑f(x,y)/(255*m*n)；其中，I为图像平均亮度，f(x,y)为输入图像，m、n为图像尺寸；步骤22、调控敏感度k：敏感度k包括亮度敏感度和细节敏感度，调控敏感度k的方法具体包括如下步骤：步骤221、亮度敏感度kI(f)的调控用如下公式表示：kI(f)＝-log(I(f))；步骤222、细节敏感度kd(f)的调控用如下公式表示：kd(f)＝log(RoE(f))；RoE(f)＝EH(f)/E(f)；其中，EH为图像高频成分的能量，E为图像总能量，RoE为图像高频成分的能量在整幅图像中的占比；E(f)＝∑f(x,y)2；EH(f)＝∑fH(x,y)2；fH(x,y)＝IFFT(HP(FFT(f(x,y))))；其中，FFT为傅里叶变换，HP为高通滤波，IFFT为傅里叶反变换；步骤223、对步骤221中得到的亮度敏感度kI(f)和步骤222得到的细节敏感度kd(f)分别归一化加权后得敏感度k：k(f)＝aNORM(kI(f))+bNORM(kd(f))；其中，NORM为归一化，a和b分别为权重；步骤23、调控响应强度参数A：响应强度参数A调控方法具体如下：其中，为输入图像均值；步骤3、利用步骤2设计的敏感度及模型参数动态调控方法对步骤1构建的感受野模型进行修正，并用于图像增强。作为一种优选方案，步骤1构建的感受野模型为固定参数感受野模型，具体表达形式如下：Out(x,y)＝w·OutON(x,y)+(1-w)·(1-OutOFF(x,y))；其中，Out(x,y)为输出图像，w为权重，ON和OFF分别为不同的互为拮抗的视觉通道。作为一种优选方案，步骤1中，其中，GC为神经节细胞模型，GC和GC′分别为ON和OFF通道神经节细胞模型，其形式相同，系数不同，RGB为颜色通道。作为一种优选方案，GC模型定义如下：MBP(x,y)＝BP(x,y)·(ε+BP(x,y))；其中，ε为平均亮度调制系数，GC为神经节细胞模型，MBP为无长突细胞模型，BP为双极细胞模型，双极细胞模型定义如下：其中，f(x,y)为输入图像，g(x,y；σ)表示二维高斯函数，其形式如下：作为一种优选方案，步骤3中，利用步骤2设计的敏感度及模型参数动态调控方法对步骤1构建的感受野模型进行修正，修正过程具体如下：有益效果：本专利技术提供一种感受野模型的敏感度及模型参数动态调控方法，根据输入图像本身亮度、灰度分布以及能量分布构造了敏感度及模型参数动态调控方法，能够实现动态调整感受野模型参数，符合人类的视觉特性，图像增强效果良好。附图说明图1为实施例一的原始图像；图2为实施例一采用固定参数模型的处理后的图像；图3为实施例一采用本专利技术敏感度及模型参数动态调控方法修正后的图像；图4为实施例二的原始图像；图5为实施例二采用固定参数模型的处理后的图像；图6为实施例二采用本专利技术敏感度及模型参数动态调控方法修正后的图像；图7为实施例三的原始图像；图8为实施例三采用固定参数模型的处理后的图像；图9为实施例三采用本专利技术敏感度及模型参数动态调控方法修正后的图像；图10为实施例四的原始图像；图11为实施例四采用固定参数模型的处理后的图像；图12为实施例四采用本专利技术敏感度及模型参数动态调控方法修正后的图像；图13为实施例五的原始图像；图14为实施例五采用固定参数模型的处理后的图像；图15为实施例五采用本专利技术敏感度及模型参数动态调控方法修正后的图像。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。一种感受野模型的敏感度及模型参数动态调控方法，该动态调控方法包括如下步骤：步骤1、根据人类视觉机制构建感受野模型；步骤2、利用步骤1构建的感受野模型，设计敏感度及模型参数动态调控方法；步骤3、利用步骤2设计的敏感度及模型参数动态调控方法对步骤1构建的感受野模型进行修正，并用于图像增强。步骤1中，构建的感受野模型为固定参数感受野模型，具体表达形式如下：Out(x,y)＝w·OutON(x,y)+(1-w)·(1-OutOFF(x,y))；其中，Out(x,y)为输出图像，w为权重，ON和OFF分别为不同的互为拮抗的视觉通道。在上式中：其中，GC为神经节细胞模型，GC和GC′分别为ON和OFF通道神经节细胞模型，其形式相同，系数不同，RGB为颜色通道；GC模型定义如下：MBP(x,y)＝BP(x,y)·(ε+BP(x,y))；其中，ε为平均亮度调制系数，GC为神经节细胞模型，MBP为无长突细胞模型，BP为双极细胞模型，双极细胞模型定义如下：其中，f(x,y)为输入图像，g(x,y；σ)表示二维高斯函数，其形式如下：在此感受野模型中，共有三个关键参数A，k，δ，分别控制感受野模型的强度、敏感度以及半径，在现有模型中，该参数须是根据不同场景由实验确定。这一局限性限制了该模型的应用，基于此，本专利技术在步骤(2)中设计了灵活的动态敏感度及模型调控方法，具体包括如下步骤：步骤21、调控感受野半径δ：感受野半径随光照变化而变化，在光照较强或较弱的情况下，感受野半径较小，而在光照适中的情况下取得最大的半径，感受野半径变化形式与正态函数吻合，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种感受野模型的敏感度及模型参数动态调控方法，其特征在于：该动态调控方法包括如下步骤：步骤1、根据人类视觉机制构建感受野模型；步骤2、利用步骤1构建的感受野模型，设计敏感度及模型参数动态调控方法，具体包括如下步骤：步骤21、调控感受野半径δ：用正态函数对δ进行拟合，δ调控方法具体如下：

【技术特征摘要】
1.一种感受野模型的敏感度及模型参数动态调控方法，其特征在于：该动态调控方法包括如下步骤：步骤1、根据人类视觉机制构建感受野模型；步骤2、利用步骤1构建的感受野模型，设计敏感度及模型参数动态调控方法，具体包括如下步骤：步骤21、调控感受野半径δ：用正态函数对δ进行拟合，δ调控方法具体如下：I(f)＝∑f(x,y)/(255*m*n)；其中，I为图像平均亮度，f(x,y)为输入图像，m、n为图像尺寸；步骤22、调控敏感度k：敏感度k包括亮度敏感度和细节敏感度，调控敏感度k的方法具体包括如下步骤：步骤221、亮度敏感度kI(f)的调控用如下公式表示：kI(f)＝-log(I(f))；步骤222、细节敏感度kd(f)的调控用如下公式表示：kd(f)＝log(RoE(f))；RoE(f)＝EH(f)/E(f)；其中，EH为图像高频成分的能量，E为图像总能量，RoE为图像高频成分的能量在整幅图像中的占比；E(f)＝∑f(x,y)2；EH(f)＝∑fH(x,y)2；fH(x,y)＝IFFT(HP(FFT(f(x,y))))；其中，FFT为傅里叶变换，HP为高通滤波，IFFT为傅里叶反变换；步骤223、对步骤221中得到的亮度敏感度kI(f)和步骤222得到的细节敏感度kd(f)分别归一化加权后得敏感度k：k(f)＝aNORM(kI(f))+bNORM(kd(f))；其中，NORM为归一化，a和b分别为权重；步骤23、调控响...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯海燕，刘晓慧，王京京，苏栋楠，符志鹏，
申请(专利权)人：河南科技大学，
类型：发明
国别省市：河南,41