基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法技术

本发明专利技术旨在提供一种基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法，包括以下步骤：A、输入经灰度处理得到的待检测图像，预设多个方向参数的高斯一阶导函数，预设高斯一阶导函数的模板中心的轴向偏移量，预设四个高斯一阶导函数的偏移中心，计算得到对应的四个高斯一阶导偏移函数；B、对于待检测图像的各像素点，计算得到各像素点的经典感受野响应；C、预设距离权重函数、抑制系数，计算得到各个像素点的抑制响应；D、将各个像素点的经典感受野响应减去该像素点的抑制响应，得到各像素点的轮廓响应，进而得到最终轮廓图。该轮廓检测方法克服现有技术缺陷，具有仿真性强、检测准确率高的特点。

【技术实现步骤摘要】
基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法
本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法。
技术介绍
轮廓检测是计算机视觉领域的一个基本任务，不同于被定义为强烈的亮度变化所表征的边缘，轮廓通常表示一个目标到其他目标的边界。受生物启发的轮廓检测模型是目前主流的研究方向之一，但大都只是简单地模拟视觉系统中生理特性的一部分，而对于固视微动机制在轮廓检测中的作用缺乏研究，造成了一定程度上轮廓信息的缺失以及纹理信息的增强这类问题，从而不能较好地保证目标轮廓的完整性。而少有的考虑固视微动生理机制的方案则是注重在非经典感受野区域对纹理抑制的作用效果，而忽略了在视觉细胞经典感受野区域的应用。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法，该轮廓检测方法克服现有技术缺陷，具有仿真性强、检测准确率高的特点。本专利技术的技术方案如下：一种基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法，包括以下步骤：A、输入经灰度处理得到的待检测图像，预设多个方向参数的高斯一阶导函数，预设高斯一阶导函数的模板中心的轴向偏移量，预设四个高斯一阶导函数的偏移中心，各偏移中心分别位于以模板中心为原点的直角坐标系的四个象限，各偏移中心的横坐标、纵坐标的值与模板中心的轴向偏移量相同，将各偏移中心的坐标代入高斯一阶导函数，得到对应的四个高斯一阶导偏移函数；B、对于待检测图像的各像素点：将该像素点的灰度值分别与高斯一阶导函数、四个高斯一阶导偏移函数卷积后分别得到该像素点的各方向参数的高斯一阶导函数响应以及四个高斯一阶导函数偏移响应，对于该像素点的各方向参数的高斯一阶导函数响应以及四个高斯一阶导函数偏移响应，选取各方向参数的对应的上述五个响应的最大值，作为该像素点的该方向参数的经典感受野响应；对于该像素点的各方向参数的经典感受野响应，选取其中的最大值作为该像素点的经典感受野响应；C、预设距离权重函数、抑制系数，对于各像素点：将该像素点的经典感受野刺激响应与距离权重函数进行卷积后与抑制系数相乘，得到各个像素点的抑制响应；D、将各个像素点的经典感受野响应减去该像素点的抑制响应，得到各像素点的轮廓响应，对轮廓响应使用非极大值抑制和双阈值处理，得到各个像素点的最终轮廓值，由各个像素点的最终轮廓值构成最终轮廓图。优选地，所述的步骤A的高斯一阶导函数以及四个高斯一阶导偏移函数的统一表达式如下：其中其中四个偏移中心以及模板中心的坐标如下：轴向偏移量D为：其中θ为方向参数，Nθ为方向参数的数量；σ为标准差，对应于感受野的大小，γ为感受野的椭圆长短轴比例常数，(x,y)为待检测图像中各像素点的坐标，j表示偏移中心的标号，j＝1,2,...5。优选地，所述的步骤B中的各像素点的各方向参数的高斯一阶导函数响应以及四个高斯一阶导函数偏移响应的统一表达式如下：e(xj,yj；θi)＝|I(x,y)*RF(xj,yj；θi)|(2)；I(x,y)为待检测图像的各像素点的灰度值；各像素点的各方向参数的经典感受野响应的表达式如下：e(x,y；θi)＝max{e(xj,yj；θi)|j＝1,2,3,4,5}(3)；各像素点的经典感受野响应的表达式如下：E(x,y)＝max{e(x,y；θi)|i＝1,2,...Nθ}(4)。优选地，所述的步骤C中的距离权重函数的表达式为：其中，||·||1为L1范数，H(x)＝max(0,x)；所述的各像素点的抑制响应Inh(x,y)为：Inh(x,y)＝αE(x,y)*wσ(x,y)(6)；其中H(x)＝max(0,x)，α为抑制系数。优选地，所述的各像素点的轮廓响应的表达式如下：R(x,y)＝E(x,y)-Inh(x,y)。本专利技术通过高斯一阶导函数的模板中心的偏移，实现基于初级视觉皮层对人眼固视微动机制进行模拟，从而减少背景纹理的响应，最大程度的提高轮廓检测的性能；并且，通过灰度图的局部特征结合感受野大小计算模板中心的轴向偏移量，既结合了模板中心周边的灰度特征，又使偏移量与感受野大小相匹配，使得对固视微动机制的模拟更为逼真；同时，偏移量的计算中结合高斯函数滤波函数，既能去除噪声，又能使偏移量的计算更精准；另一方面考虑到偏移量由局部特征决定更符合生理特性。综上所述，本专利技术方案通过模拟了经典感受野在轮廓检测过程中的固视微动特性，从一定程度上加强了对目标轮廓的保护，为后续的纹理抑制提供了更加有效的信息，从而进一步的提高了轮廓检测的性能。附图说明图1为本专利技术提供的基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法的模板中心偏移示意图；图2为本专利技术提供的基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法的轮廓检测效果对比图。具体实施方式下面结合附图和实施例具体本说明本专利技术。实施例1本实施例提供的基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法，包括以下步骤：A、输入经灰度处理得到的待检测图像，预设多个方向参数的高斯一阶导函数，预设高斯一阶导函数的模板中心的轴向偏移量，预设四个高斯一阶导函数的偏移中心，各偏移中心分别位于以模板中心为原点的直角坐标系的四个象限，各偏移中心的横坐标、纵坐标的值与模板中心的轴向偏移量相同，将各偏移中心的坐标代入高斯一阶导函数，得到对应的四个高斯一阶导偏移函数；所述的步骤A的高斯一阶导函数以及四个高斯一阶导偏移函数的统一表达式如下：其中其中四个偏移中心以及模板中心的坐标如下：轴向偏移量D为：其中θ为方向参数，Nθ为方向参数的数量；σ为标准差，对应于感受野的大小，γ为感受野的椭圆长短轴比例常数，(x,y)为待检测图像中各像素点的坐标，j表示偏移中心的标号，j＝1,2,...5；B、对于待检测图像的各像素点：将该像素点的灰度值分别与高斯一阶导函数、四个高斯一阶导偏移函数卷积后分别得到该像素点的各方向参数的高斯一阶导函数响应以及四个高斯一阶导函数偏移响应，对于该像素点的各方向参数的高斯一阶导函数响应以及四个高斯一阶导函数偏移响应，选取各方向参数的对应的上述五个响应的最大值，作为该像素点的该方向参数的经典感受野响应；对于该像素点的各方向参数的经典感受野响应，选取其中的最大值作为该像素点的经典感受野响应；所述的步骤B中的各像素点的各方向参数的高斯一阶导函数响应以及四个高斯一阶导函数偏移响应的统一表达式如下：e(xj,yj；θi)＝|I(x,y)*RF(xj,yj；θi)|(2)；I(x,y)为待检测图像的各像素点的灰度值；各像素点的各方向参数的经典感受野响应的表达式如下：e(x,y；θi)＝max{e(xj,yj；θi)|j＝1,2,3,4,5}(3)；<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法，其特征在于包括以下步骤：/nA、输入经灰度处理得到的待检测图像，预设多个方向参数的高斯一阶导函数，预设高斯一阶导函数的模板中心的轴向偏移量，预设四个高斯一阶导函数的偏移中心，各偏移中心分别位于以模板中心为原点的直角坐标系的四个象限，各偏移中心的横坐标、纵坐标的值与模板中心的轴向偏移量相同，将各偏移中心的坐标代入高斯一阶导函数，得到对应的四个高斯一阶导偏移函数；/nB、对于待检测图像的各像素点：将该像素点的灰度值分别与高斯一阶导函数、四个高斯一阶导偏移函数卷积后分别得到该像素点的各方向参数的高斯一阶导函数响应以及四个高斯一阶导函数偏移响应，对于该像素点的各方向参数的高斯一阶导函数响应以及四个高斯一阶导函数偏移响应，选取各方向参数的对应的上述五个响应的最大值，作为该像素点的该方向参数的经典感受野响应；对于该像素点的各方向参数的经典感受野响应，选取其中的最大值作为该像素点的经典感受野响应；/nC、预设距离权重函数、抑制系数，对于各像素点：将该像素点的经典感受野刺激响应与距离权重函数进行卷积后与抑制系数相乘，得到各个像素点的抑制响应；/nD、将各个像素点的经典感受野响应减去该像素点的抑制响应，得到各像素点的轮廓响应，对轮廓响应使用非极大值抑制和双阈值处理，得到各个像素点的最终轮廓值，由各个像素点的最终轮廓值构成最终轮廓图。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法，其特征在于包括以下步骤：
A、输入经灰度处理得到的待检测图像，预设多个方向参数的高斯一阶导函数，预设高斯一阶导函数的模板中心的轴向偏移量，预设四个高斯一阶导函数的偏移中心，各偏移中心分别位于以模板中心为原点的直角坐标系的四个象限，各偏移中心的横坐标、纵坐标的值与模板中心的轴向偏移量相同，将各偏移中心的坐标代入高斯一阶导函数，得到对应的四个高斯一阶导偏移函数；
B、对于待检测图像的各像素点：将该像素点的灰度值分别与高斯一阶导函数、四个高斯一阶导偏移函数卷积后分别得到该像素点的各方向参数的高斯一阶导函数响应以及四个高斯一阶导函数偏移响应，对于该像素点的各方向参数的高斯一阶导函数响应以及四个高斯一阶导函数偏移响应，选取各方向参数的对应的上述五个响应的最大值，作为该像素点的该方向参数的经典感受野响应；对于该像素点的各方向参数的经典感受野响应，选取其中的最大值作为该像素点的经典感受野响应；
C、预设距离权重函数、抑制系数，对于各像素点：将该像素点的经典感受野刺激响应与距离权重函数进行卷积后与抑制系数相乘，得到各个像素点的抑制响应；
D、将各个像素点的经典感受野响应减去该像素点的抑制响应，得到各像素点的轮廓响应，对轮廓响应使用非极大值抑制和双阈值处理，得到各个像素点的最终轮廓值，由各个像素点的最终轮廓值构成最终轮廓图。


2.如权利要求1所述的基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法，其特征在于：
所述的步骤A的高斯一阶导函数以及四个高斯一阶导偏移函数的统一表达式如下：



其中



其中四个偏移中心以及模板中心的坐标如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：林川，王瞿，张晓，乔亚坤，万术娟，潘勇才，韦艳霞，张玉薇，刘青正，
申请(专利权)人：广西科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45