视觉特征感知过程在目标轮廓检测技术中的应用

摘要

轮廓描述了目标整体的外表形状，它是人类识别目标的重要特征，在计算机视觉领域中，对目标主体轮廓的感知是一个主要的研究方向。在纷乱复杂背景的自然图像中，目标的轮廓很容易和背景的纹理混合在一起，对轮廓的检测是非常困难的。如何去除由背景纹理干扰产生的大量伪轮廓边缘，同时实现对目标主体轮廓的检测，是目前亟待解决的问题。人类视觉感知系统能够快速完美的处理视觉信息，对外来的视觉信息有很好的认知识别能力。因此，研究人类视觉感知机制，进而建立视觉感知处理信息的模型，是解决问题的关键，也是国内外研究的热点之一。
　　本文的主要目的是分析细胞感受野中心神经元与其邻域神经元间的关系，模拟视神经细胞间的抑制与增强作用，提出符合视觉感知特性的轮廓检测模型，完成在复杂背景下的自然图像的轮廓检测。首先，总结了近年来生理学家对视皮层细胞结构特性以及功能的研究成果，概述了经典的轮廓检测模型；其次结合非经典感受野的抑制特性，将朝向对比度引入进来，建立了一种改进的轮廓检测模型，克服了 Grigorescu等人提出的模型的不足；随后，根据视皮层细胞的风车状排列特性建立一种图像信息和细胞响应间的映射，通过水平连接机制，进一步实现了轮廓的增强以及背景纹理的抑制；最后，由于现有算法仍存在自抑制现象、轮廓连续性不好等问题，提出了另一种轮廓增强算法，该算法是将多级周边抑制引入到各向同性模型中，同时提出改进的组合算法，之后根据马尔可夫随机场理论建立轮廓概率模型，来去除噪声产生的边缘进而保护弱轮廓。解决了轮廓检测中复杂背景纹理干扰和弱轮廓检测的问题，输出轮廓的连续性更好，检测性能更高。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 论文研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文主要研究内容及组织结构

第2章 人类视觉感知机制与轮廓检测

2.1 人类视觉感知系统描述

2.2 视皮层细胞的生理特性

2.3 经典边缘检测与轮廓检测

2.4 本章小结

第3章 基于非经典感受野抑制的轮廓检测

3.1 Gabor滤波模拟感受野

3.2 非经典感受野抑制概述

3.3 非经典感受野抑制的计算模型

3.4 图像的后处理

3.5 实验结果与性能评估

3.6 本章小结

第4章 基于细胞水平连接机制的轮廓增强

4.1 基于Log_gabor滤波的细胞响应模型

4.2 基于细胞水平连接机制的轮廓增强算法

4.3 实验结果与性能评估

4.4 算法流程图

4.5 本章小结

第5章 基于马尔可夫模型优化的视觉感知的轮廓增强

5.1算法的理论依据

5.2轮廓检测算法的实现

5.3基于马尔可夫随机场理论的轮廓概率图模型

5.4 算法流程

5.5 实验分析与性能评估

5.6 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果

致谢