基于HMAX模型和非经典感受野抑制的轮廓提取

针对图像里处于复杂纹理背景中物体的轮廓提取正确率低的问题,首先研究了基于非经典感受野抑制的轮廓提取算法和HMAX模型,然后利用HMAX模型所具备的具有基本视皮层功能结构的优点,弥补了前者所依据的生物学视觉结构比较简单的不足,最后提出并实现了基于HMAX模型和非经典感受野抑制的轮廓提取算法。通过与Canny算子和非经典感受野抑制的轮廓提取算法的评估比较,表明本文算法有效提高了轮廓提取的正确率。     

一种视皮层非经典感受野的模型

根据视觉信息加工过程中视皮层细胞非经典感受野对中心感受野区域具有抑制作用的生物机制,提出了一种模拟该机制的模型.用Gabor能量作为感受野响应,以高斯差分函数为基础构造两个具有方向的半椭圆环来作为非经典感受野区域,设计中心感受野与周边抑制区域的相位差权重函数来模拟非经典感受野的抑制机制.实验结果与这种生理特性相一致.     

采用多尺度方向微分比率的角点检测算法

针对相邻图像结构间的相互干扰会导致角点错检率升高的问题,提出了一种基于多尺度方向微分比率(MDDR)的角点检测算法。该算法首先利用Canny边缘检测算法提取原始灰度图像的边缘轮廓;对于每一个轮廓像素,分别利用各向同性导数和各向异性高斯方向导数滤波器提取主方向及其正交方向上的方向强度微分信息;然后将3个尺度下微分比率融合为MDDR测度;最后进行阈值和非极大值抑制处理获得最终角点。不同于传统角点检测算法中只使用单一滤波器,MDDR算法中使用2种不同类型的滤波器,能在精确提取角点附近不同方向微分信息的同时避免邻近图像结构间的相互干扰,从而提高了角点定位准确性并增强了测度的噪声鲁棒性。实验结果表明,MDDR算法的平均检测准确率比点到弦距离累积算法提高了27.1%,并且平均错检率比残余面积算法和Gabor算法分别低28.4%和32.4%。     

一种基于曲率提取轮廓特征点的方法

对边缘轮廓线进行了自适应平滑,在以轮廓点为中心的支撑区域内定义了曲率角,并根据定义的曲率角及曲率符号,采用简单的模板匹配技术,提取出候选的轮廓特征点,对候选点附加抑制条件得到真正的特征点．此方法减少了数字化误差及噪声带来的影响,抗干扰性好,且运算量较小．实验表明,该方法具有很好的轮廓特征点检测及定位能力     

一种渐进式圆心定位的原木端面轮廓识别方法

Hough变换圆检测方法可以很好地检测出原木轮廓图像中的圆形轮廓,然而,部分原木端面轮廓是圆形轮廓的变形或带干扰边缘的圆形轮廓,因而无法正确地被识别.针对该问题,提出一种渐进式圆心定位方法.首先,通过迭代方法,由轮廓区域中被扫描到的某一点定位到圆心位置;其次,以被识别的圆心为中心,根据圆轮廓遴选模型,在待识别轮廓中确定最合适轮廓.实验结果证明方法的有效性.     

基于随机森林的人脸关键点精确定位方法

为了解决干扰情况(光照变化、表情变化和姿态变化等)下的人脸关键点精确定位问题,提出一种新的基于随机森林分类器的人脸关键点定位算法。针对目前研究工作尚未解决的人脸表情、光照以及姿态变化等难点,该文有两点主要贡献:1)引入了随机森林分类器和点对比较特征进行关键点定位,这种基于大量样本统计学习的方法能够有效解决人脸关键点定位中光照、表情和姿态变化这些难点;2)结合关键点的位置约束关系,进一步降低定位误差。实验结果表明:该算法可以有效地克服人脸光照、表情和姿态变化等因素干扰,能够对眼角和嘴角6个关键点进行全自动精确定位。     

视网膜神经节细胞非经典感受野及其方位倾向性的模型研究

建立了包含无长突细胞相互抑制网络的视网膜神经节细胞的三层网络模型,以验证李朝义等提出的非经典感受野可能源于无长突细胞相互抑制的假说,并探讨神经节细胞感受野的方位倾向性的可能机制．模拟结果表明,通过无长突细胞之间的相互抑制可以形成神经节细胞的非经典感受野．模型模拟了神经节细胞的中心区和大周边区的方位倾向性及其相互作用,结果提示神经节细胞的方位倾向性可能主要源于神经节细胞树突野的空间分布．     

B 样条尺度空间轮廓演化差异的角点检测

为了提高图像角点检测精度和提升角点运算效率,提出了一种新颖的基于B-样条尺度空间的轮廓演化差异的角点检测算法.把DoB(Difference of B-spline)的范数定义为角点的响应函数,用来刻画其尺度演化差异.DoB角点检测器融合了图像轮廓在不同尺度下的特征信息,既增强了特征点的响应,又抑制了噪声的影响.采用B-样条函数做卷积运算在各类角点检测器中复杂度小,速度快.通过实验对比,结果表明提出的算法具有良好的定位、抗噪及旋转和尺度不变性.     

基于随机森林的人脸关键点精确定位方法

为了解决干扰情况(光照变化、表情变化和姿态变化等)下的人脸关键点精确定位问题,提出一种新的基于随机森林分类器的人脸关键点定位算法。针对目前研究工作尚未解决的人脸表情、光照以及姿态变化等难点,该文有两点主要贡献:1)引入了随机森林分类器和点对比较特征进行关键点定位,这种基于大量样本统计学习的方法能够有效解决人脸关键点定位中光照、表情和姿态变化这些难点;2)结合关键点的位置约束关系,进一步降低定位误差。实验结果表明:该算法可以有效地克服人脸光照、表情和姿态变化等因素干扰,能够对眼角和嘴角6个关键点进行全自动精确定位。     

无线传感器网络中最优分割圆定位算法

为提高无需测距定位算法精度,提出一种最优分割圆定位(OPCL)算法.以节点通信半径做分割圆,将待定位节点附近的锚节点分割为圆内及圆外两部分,定义匹配函数以量化衡量分割结果与实际一、两跳锚节点集合的匹配程度.在一定搜索范围和搜索粒度下,取最优分割圆的圆心作为目标位置.算法综合利用了节点连通性约束及非连通性约束.仿真结果显...