[发明专利]一种基于视通路多层级抑制区协同作用的轮廓检测方法

摘要

本发明涉及一种基于视通路多层级抑制区协同作用的轮廓检测方法。本发明首先构建方向敏感的外膝体神经元阵列，记录外膝体选择的轮廓方向，计算外膝体神经元的响应；以距离为因素对外膝体神经元经典感受野与抑制区的视觉输入进行量化处理，将两者差异作为抑制区有效响应，经动态整流与幂指数归一化，得到协同作用参数；通过局部窗口加权融合外膝体神经元的响应得到初级视皮层的视觉输入，检测精准轮廓响应；计算初级视皮层神经元抑制区响应，得到最终的轮廓响应。本发明考虑了视通路中不同层级神经元感知方向时的逐级精细化检测机制，同时模拟不同层级间抑制区的协同作用，能有效提高自然图像的轮廓检测性能。

主权项

1.一种基于视通路多层级抑制区协同作用的轮廓检测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤(1)首先构建与像素点一一对应的外膝体神经元阵列；然后模拟外膝体神经元的方向选择机制，设定待检测的k个离散方向，针对每个像素点I(x,y)所对应的外膝体神经元，计算每个方向响应强度，以及该方向响应强度与所有方向响应强度总和的占比；若占比的最大值超过阈值，则记录此最大值所对应的方向，视为最优响应方向ID1(x,y)；若所有占比均未达到阈值，则同时记录占比的前两大数值所对应的方向，即最优响应方向和次优响应方向，分别记为ID1(x,y)和ID2(x,y)；最后将方向响应的极大值作为该外膝体神经元的响应；步骤(2)计算外膝体‑初级视皮层抑制区的协同作用参数wLGN(x,y)；首先利用高斯函数获得外膝体神经元经典感受野的视觉输入，利用双高斯差函数获得外膝体神经元抑制区的视觉输入，并分别基于距离因素对两个视觉输入进行量化处理；然后将经量化处理后的两个视觉输入的差异作为外膝体神经元抑制区的有效响应，并对有效响应进行动态半波整流；最后对动态半波整流后的有效响应进行幂指数归一化；将幂指数归一化结果设置为调节初级视皮层神经元抑制区响应的协同作用参数wLGN(x,y)；步骤(3)构建与外膝体神经元阵列同尺寸的初级视皮层神经元阵列，确定初级视皮层每个神经元的视觉输入U(x,y)；首先构建一个局部窗口作为初级视皮层某个神经元的感受野，然后计算感受野内所有外膝体神经元与初级视皮层该神经元的突触连接权值，最后融合窗口内所有外膝体神经元的响应，得到初级视皮层该神经元的视觉输入U(x,y)；步骤(4)实现初级视皮层神经元的方向精细化检测机制；若步骤(1)中外膝体仅记录了ID1(x,y)，则基于固定的离散角度间隔在最优响应方向左右对称各设定q个离散方向；若外膝体同时记录了ID1(x,y)和ID2(x,y)，则在最优和次优响应方向之间共设定p个离散方向；针对上述2q个或p个离散方向，分别检测初级视皮层神经元在视觉输入U(x,y)时的方向响应；将方向响应最大值作为初级视皮层检测的精准轮廓响应EV1(x,y)；步骤(5)首先计算融合空间尺度因素的初级视皮层抑制区响应Inh(x,y)；然后利用步骤(2)获取的协同作用参数wLGN(x,y)对Inh(x,y)进行调节，最后将调节结果用于抑制精准轮廓响应EV1(x,y)，并将抑制后的响应作为最终的轮廓响应E(x,y)。