一种基于视觉计算多元连接模型的显著性轮廓感知方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114140482A(43)申请公布日2022.03.04(21)申请号202111301432.2(22)申请日2021.11.04(71)申请人杭州电子科技大学地址310018浙江省杭州市下沙高教园区2号大街(72)发明人蔡哲飞范影乐武薇(74)专利代理机构杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)33240代理人杨舟涛(51)Int.Cl.G06T7/13(2017.01)G06T7/90(2017.01)G06N3/02(2006.01)权利要求书6页说明书12页附图1页(54)发明名称一种基于视觉计算多元连接模型的显著性轮廓感知方法(57)摘要本发明公开了一种基于视觉计算多元连接模型的显著性轮廓感知方法，构建具有多元连接特性的视觉计算模型。在LGN前馈连接上，模拟LGN神经元稀疏编码特性，并加入权重因子，实现纹理初步抑制，获得轮廓的初级感知结果；在初级视皮层水平连接上，模拟初级视皮层风车样结构感受野，基于神经元间距离与最佳朝向夹角，调节中心神经元的放电强弱；在高级视皮层反馈连接上，模拟高级视皮层的色调感知特性，构建包含环绕抑制的三通道色调感知模型，获得高级视皮层对图像目标或结构的响应。本发明通过多元连接特性的视觉计算模型的构建，使得所获取轮廓能够在抑制纹理噪声的同时，有效突出主体目标。CN114140482ACN114140482A权利要求书1/6页1.一种基于视觉计算多元连接模型的显著性轮廓感知方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤1、在LGN前馈连接上，构建基于感受野统计特性的稀疏度量模型，获得经LGN作用后的稀疏性轮廓步骤2、在初级视皮层水平连接上，构建融合风车结构感受野的侧向调节模型，获得经初级视皮层侧向调节作用后的轮廓步骤2.1采用二维Gabor函数模拟初级视皮层经典感受野的朝向选择特性，并遍历K个滤波器朝向θk，选取eij(θk)的最大值作为轮廓朝向响应；步骤2.2考虑到初级视皮层具有风车样功能构筑，即风车结构感受野内部的水平调制作用与神经元间距离和最优响应方向夹角有关，因此在初级视皮层水平连接上，构建融合风车结构感受野的侧向调节模型；首先定义风车结构感受野窗口半窗长为σ，下标ij表示中心神经元的行列坐标为(i,j)，上标HC表示在初级视皮层水平连接上的模拟；假设周围神经元的行列坐标为(i′,j′)，定义中心和周围神经元之间的距离如式(10)所示；然后定义为中心和周围神经元的连线方向，为周围神经元的最佳朝向方位；计算中心和周围神经元的最优响应方向夹角，当或时，周围神经元将对中心神经元起到增强作用，增强作用系数ωE(i′,j′)如式(11)所示；式中，表示衰减速率；当或时，周围神经元将对中心神经元起到抑制作用，抑制作用系数ωI(i′,j′)如式(12)所示；最后综合感受野窗口内的所有周围神经元作用，计算中心神经元受到的总增强作用ΔEij和总抑制作用ΔIij，如式(13)所示；2CN114140482A权利要求书2/6页计算经初级视皮层侧向调节作用后的轮廓如式(14)所示；式中，δ表示神经元相互作用强度系数，用来调节控制的数值在3～5之间，表示轮廓朝向响应；步骤3、在高级视皮层反馈连接上，构建包含环绕抑制的三通道高级视皮层色调感知模型，获得经高级视皮层色调感知作用后的轮廓+‑+定义双拮抗感受野窗口对应的抑制性和兴奋性半窗长分别为σI和σE，对于rg、b‑+‑+‑y支路以及亮度开通道情形，σI＝2σ，σE＝σ；对于gr、yb支路以及亮度闭通道情形，σI＝σ，σE＝2σ；下标ij表示中心神经元的行列坐标为(i,j)，上标G表示在高级视皮层反馈连接上的模拟；假设周围神经元的行列坐标为(p,q)；步骤3.1模拟高级视皮层色调感知功能，构建双拮抗感受野模型；计算颜色拮抗通道神经元竞争系数和上标rg表示r+g‑支路情形，上标gr表示g+r‑支路情形，上标by表示b+y‑支路情形，上标yb表示y+b‑支路情形，下同；考虑到视皮层经典感受野与非经典感受野的相互作用，在双拮抗感受野模型中融入高斯差分函数；对于行列坐标为(p,q)的周围神经元，高斯差分函数DoGpq的计算如式(15)所示；以r+g‑支路为例，竞争系数的计算如式(16)所示；+式中，符号[a]表示取0和a的最大值；Rpq、Gpq分别表示周围神经元所对应的红色和绿色分量输入；A1表示衰减系数；修改式(16)中周围神经元所对应的颜色分量输入，可计算g+r‑支路、b+y‑支路和y+b‑支路的神经元竞争系数和步骤3.2计算亮度开、关通道神经元竞争系数和亮度开通道负责增强亮度高于周围区域的信息，而亮度关通道负责增强亮度低于周围区域的信息；以神经元竞争系数计算为例，上标on表示亮度开通道情形，如