基于分频视觉机制的显著轮廓特征提取方法
方琳灵
范影乐
房涛
武薇
1.杭州电子科技大学模式识别与图像处理实验室,浙江杭州3100182.杭州电子科技大学模式识别与图像处理实验室,浙江杭州3100183.杭州电子科技大学模式识别与图像处理实验室,浙江杭州3100184.杭州电子科技大学模式识别与图像处理实验室,浙江杭州310018
摘要：目的 提出一种基于分频视觉机制的图像显著轮廓特征提取新方法,在多通道分离基础上融合视觉信息机制,以实现图像的有效性和完整性.方法 利用具有频域响应特性的高斯导函数,模拟LGN感受野对视觉信息的分频特性,实现空间频域调谐作用;根据空间频率和朝向调谐之间的全局性抑制作用,构建一种基于对比度自适应的朝向敏感感受野,通过视觉感受野信息差异的检测,实现对外周纹理的选择性抑制,并利用分频视觉信息流的融合模型,表征初级视皮层中的上下文整合机制.结果 以RuG40图库中的图像作为实验样本,经过非极大值抑制和阈值处理,检测结果与轮廓基准图的平均指标为0.48,优于其他对比方法.结论 该方法能够实现图像轮廓的有效检测,为后续图像编码与融合提供新的思路.
关键词：显著轮廓分频视觉机制选择性抑制信息流融合
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61501154)
论文发表日期：2020-12-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 522-532 )
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