模擬視覺機制的圖像處理若干問題研究.pdf

1、人類視覺系統(tǒng)具有非常優(yōu)秀的圖像處理能力。本文以目前廣泛認可的人類視覺信息處理流向為主線，參照視網(wǎng)膜、外側(cè)膝狀體、初級視皮層、高級視皮層以及更為抽象的大腦皮質(zhì)等關鍵視覺信息處理區(qū)域的神經(jīng)機制，提出了基于上述神經(jīng)機制的若干種圖像處理方法，并在實際圖像的處理中顯示了較好的效果。主要內(nèi)容包括如下方面：
　　1．針對圖像處理領域的顏色恒常問題，本文提出了兩種計算模型。一個模型是基于視網(wǎng)膜（包括外側(cè)膝狀體）神經(jīng)機制的顏色恒常計算模型。該模型模

2、擬具有抑制亞區(qū)的視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)細胞非經(jīng)典感受野特性及其顏色單拮抗機制，實現(xiàn)了圖像處理中對色偏圖像的顏色恒常。第二個模型是基于初級視皮層神經(jīng)機制的顏色恒常計算模型。該模型分別從圖像導數(shù)與非負稀疏編碼兩個角度模擬初級視皮層神經(jīng)元感受野，實現(xiàn)色偏圖像顏色恒常。通過對多個國際通行顏色恒常算法評估庫的測試，上述兩個模型均取得了與目前最具優(yōu)勢的顏色恒常技術方法相比擬的結(jié)果。在圖像處理領域，上述模型表現(xiàn)出了潛在的應用價值；在神經(jīng)科學領域，上述模型對理解

3、皮層下神經(jīng)元以及初級視皮層神經(jīng)元對顏色恒常的作用提供了計算理論上的依據(jù)。
　　2．人類視覺神經(jīng)系統(tǒng)具有等級層次性和雙向連接性，具有特征檢測和學習能力等特性。在系統(tǒng)層次的視覺信息處理過程的啟發(fā)下，本文提出一種小波域的多尺度馬爾可夫隨機場模型模擬視覺系統(tǒng)的上述特性。具體而言，該模型用小波變換實現(xiàn)視覺系統(tǒng)輸入圖像的稀疏表達，用多尺度馬爾可夫隨機場表征圖像的全局拓撲特征；用金字塔結(jié)構所展示的多尺度信息處理能力模擬視覺系統(tǒng)的等級層次性；用自

4、底向上和自頂向下兩種信息流模擬視覺系統(tǒng)各層之間的雙向連接性；用模型計算中的迭代過程模擬無監(jiān)督學習機制；用不同的參數(shù)設置模擬不同的視覺任務，從而實現(xiàn)真實生物醫(yī)學圖像的區(qū)域分割和邊緣檢測功能。
　　3．針對圖像增強問題，我們以模擬大腦節(jié)律現(xiàn)象的 Wilson-Cowan雙節(jié)點耦合振子模型為基礎，選取使該模型產(chǎn)生極限環(huán)振蕩條件的參數(shù)，采用連續(xù)灰度階圖像塊作為輸入，興奮性亞群節(jié)點響應作為圖像增強的輸出，做出刺激響應曲線，發(fā)現(xiàn)該曲線與圖像處