[发明专利]基于局部场电位幅值相位复合特征的自然图像重建方法

权利要求书

1.基于局部场电位幅值相位复合特征的自然图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采集图像刺激下的脑视皮层局部场电位信号，分别对图像刺激和局部场电位信号处理后得到样本刺激数据、目标刺激数据、样本响应数据和目标响应数据；

S2：根据训练响应数据和目标响应数据，获取样本幅值相位复合特征和目标幅值相位复合特征，并构建样本响应矩阵和目标响应矩阵；

S3：根据样本刺激数据和样本响应矩阵构建重建滤波器模型；

S4：将目标响应矩阵代入重建滤波器模型，获取目标重建刺激数据后得到自然图像。

2.根据权利要求1所述基于局部场电位幅值相位复合特征的自然图像重建方法，其特征在于，还包括步骤：

S5：根据目标刺激数据和目标重建刺激数据进行自然图像评估。

3.根据权利要求1所述基于局部场电位幅值相位复合特征的自然图像重建方法，其特征在于：所述步骤S1具体步骤如下：

S101：选取刺激图像，并对刺激图像进行扫屏模式处理，提取扫屏模式下感受野位置的刺激数据得到样本刺激数据和目标刺激数据；

S102：利用刺激播放器播放刺激数据，采集播放时动物脑视皮层局部场电位信号；

S103：对局部场电位信号进行滤波处理后得到样本响应数据和目标响应数据。

4.根据权利要求1所述基于局部场电位幅值相位复合特征的自然图像重建方法，其特征在于，所述步骤S2具体步骤如下：

S201：对样本响应数据和目标响应数据进行离散傅里叶变换，提取每个频率采样点处的相位特征和幅值特征，得到样本幅值A_f特征、样本相位特征、目标幅值A_f1特征和目标相位特征；

S202：根据幅值特征和相位特征获取样本幅值相位复合特征和目标幅值相位复合特征

S203:根据样本幅值相位复合特征X_f和目标幅值相位复合特征X_f1构建样本响应矩阵R和目标响应矩阵R₁。

5.根据权利要求1所述基于局部场电位幅值相位复合特征的自然图像重建方法，其特征在于，所述步骤S3具有步骤如下：

S301：根据样本刺激数据和样本响应数据矩阵R构建重建滤波器模型F。

6.根据权利要求1所述基于局部场电位幅值相位复合特征的自然图像重建方法，其特征在于，所述步骤S4具有步骤如下：

S401：将目标响应数据矩阵R₁代入重建滤波器模型F，获取目标重建刺激数据U₁；

S402：通过目标重建刺激数据U₁得到自然图像。

7.根据权利要求2所述的一种基于脑视皮层局部场电位幅值和相位复合特征的自然图像成像方法,其特征在于，所述步骤5的具体步骤为：

S501：根据目标刺激数据和目标重建刺激数据U获得归一化互相关系数ρ_s,u：

ρ_s,u为归一化互相关系数，ρ_s,u∈[-1,1],s(n)为第n个目标刺激数据组成的矩阵，u(n)为第n个目标重建刺激数据组成的矩阵；

S502：根据归一化互相关系数ρ_s,u对重建图像进行评估。