CN111222518A - 一种基于分频视觉机制的轮廓特征提取方法 - Google Patents

一种基于分频视觉机制的轮廓特征提取方法 Download PDF

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CN111222518A CN202010049312.7A CN202010049312A CN111222518A CN 111222518 A CN111222518 A CN 111222518A CN 202010049312 A CN202010049312 A CN 202010049312A CN 111222518 A CN111222518 A CN 111222518A
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Abstract

本发明涉及一种基于分频视觉机制的轮廓特征提取方法。首先利用高斯函数模拟视通路中外侧膝状体经典感受野对视觉信息的分频作用；然后利用空间频率和朝向调谐之间的全局性抑制作用，并引入低对比度加强后的视觉特征，构建一种朝向敏感以及低对比度适应的感受野，通过外侧膝状体非经典感受野中心‑外周信息差异的检测，从而实现对外周纹理的选择性抑制；最后将纹理抑制后的轮廓信息并行传递至初级视皮层区，实现分频视觉信息流的快速融合编码，以达到轮廓特征提取的快速调节和完整性融合。

Description

一种基于分频视觉机制的轮廓特征提取方法
技术领域
本发明属于生物视觉和图像处理领域，具体涉及一种基于分频视觉机制的轮廓特征提取方法。
背景技术
轮廓检测是从杂乱场景中快速地提取人类感兴趣区域的过程，如何在较低漏检率的情况下实现伪轮廓和纹理信息的去除，对于降低后续视通路特征提取的难度，并进一步提高轮廓检测性能具有重要意义。轮廓检测的难点主要体现在：(1)在不同光照或视角下，视觉信息加工机理存在差异；(2)在保留轮廓信息的前提下，尽可能多的去除背景纹理信息，通常是相互矛盾的。
随着生理实验手段的发展以及数据分析技术在神经科学中的运用，对于视觉信息处理机制的研究受到广泛的关注。有研究基于生物视觉的中心-周围相互作用特性，构建了各向同性和各向异性的抑制模型，利用二维Gabor函数来表征初级视皮层(V1)感受野轮廓方向的选择性，并引入高斯差(Difference of Gaussian,DoG)函数来模拟外周环绕的侧抑制作用；还有研究进一步提出了外侧膝状体(LGN)感受野组合模型，揭示简单细胞的定向抑制和对比度不变性；此外还有研究视通路中多个视觉特征提取和融合，例如朝向、亮度、对比度三个特征策略组合，实现选择性的纹理抑制，凸显主体轮廓；例如也有研究利用LGN细胞的频域敏感特性，提出了一种基于nCRF抑制和X-Y信息通道的生物学启发模型。需要指出的是，上述算法仅考虑到视通路中单一感受野的生理特性，忽略了视觉信息传递过程的分频处理机制，而越来越多的实验证明视通路上存在着不同功能的感受野，它们之间的电生理活动不仅采用串行关联，还采用分频并行处理的模式；此外目前的研究大都没有关注各个层次间感受野的视觉特征，尤其是LGN感受野的时空频率调谐特征对轮廓快速检测的作用。
发明内容
本发明为解决上述存在的问题，提出一种基于分频视觉机制的轮廓特征提取方法。该方法通过模拟LGN感受野的频域响应特性和V1区的分频视觉信息流融合机制来实现轮廓特征提取。首先模拟LGN经典感受野对视觉信息流的分频特性，引入视觉信息中若干个独立的空间频域调谐作用；然后利用LGN细胞的朝向与低对比度特征的选择性抑制机制，实现非经典感受野的全局调节特性；最后提出分频视觉信息流的融合模型，用于表征初级视皮层中的上下文整合机制，实现视觉信息流的并行处理以及关联性传递，最终达到快速响应和完整性融合的轮廓特征提取。本发明提出一种基于分频视觉机制的轮廓特征提取方法，包括如下步骤：
步骤1：针对输入图像I(x,y)，引入如式(1)所示的高斯函数
Figure BDA0002370551650000021
模拟LGN经典感受野所具有的频域响应特性。
Figure BDA0002370551650000022
其中
Figure BDA0002370551650000023
利用高斯函数
Figure BDA0002370551650000024
的尺度参数σj作为LGN经典感受野对视觉信息流的分频特性参数，从而获得f个空间频率调谐通道，默认f＝3，σ1＝1，σ2＝2，σ3＝4，下同。
Figure BDA0002370551650000031
表示朝向角，上标j表示空间频率调谐通道的序号，j＝1,2,…,f，下同；下标i表示朝向角的序号，i＝1,2,…,Nθ，下同，Nθ默认设置为8；空间大小比率γ决定了LGN经典感受野的椭圆率；
针对某个尺度参数σj，计算第i个朝向角
Figure BDA00023705516500000315
的LGN经典感受野分频激励响应
Figure BDA0002370551650000032
如式(3)所示。
Figure BDA0002370551650000033
式(3)中默认γ＝0.5，*表示卷积运算。
步骤2：在步骤1所获得的
Figure BDA0002370551650000034
基础上，提取f个空间频率调谐通道的初级轮廓响应E(x,y,σj)；具体实现过程如下：
针对步骤1所获得的激励响应
Figure BDA0002370551650000035
在固定某个尺度参数σj情况下，使
Figure BDA0002370551650000036
遍历Nθ个不同朝向角，采用最大值策略，选取
Figure BDA0002370551650000037
的最大值，从而获得初级轮廓响应E(x,y,σj)，如式(4)所示。同时记录各尺度参数σj情况下
Figure BDA0002370551650000038
最大值所对应的朝向角，记为θCRF(j)。
Figure BDA0002370551650000039
其中max表示取最大值函数，下同。
步骤3：采用如式(5)和(6)所示的双高斯差函数模拟LGN非经典感受野响应特性
Figure BDA00023705516500000310
同时记录各尺度参数σj情况下
Figure BDA00023705516500000311
最大值所对应的朝向角为θNCRF(j)。定义第j条空间频率调谐通道上LGN非经典感受野中心-外周的抑制强度
Figure BDA00023705516500000312
如式(7)所示。
Figure BDA00023705516500000313
Figure BDA00023705516500000314
Figure BDA0002370551650000041
式(6)中默认γ＝1；ρ表示LGN非经典感受野外周与中心的半径比值，根据电生理实验发现非经典感受野的直径一般为经典感受野的2～5倍，默认ρ＝4；式(7)中|| ||表示范数运算。
步骤4：针对步骤2和步骤3分别获取的θCRF(j)和θNCRF(j)，计算两者的朝向差异特性，得到侧抑制强度
Figure BDA0002370551650000042
首先分别计算朝向差异△θCRF-NCRF(j)，如式(8)所示。
Figure BDA0002370551650000043
再经幂指数归一化，得到朝向调制权重W1(j)，如式(9)所示。
Figure BDA0002370551650000044
其中，δ表示抑制强度随视觉特征差异增大而衰减的调节参数，默认δ＝0.2，下同。
计算得到反映朝向差异特性的侧抑制强度
Figure BDA0002370551650000045
如式(10)所示；
Figure BDA0002370551650000046
步骤5：对LGN非经典感受野局部窗口内的输入图像对比度进行修正，得到低对比度加强后的Cc(x,y)。
首先定义窗长为υ的LGN非经典感受野局部窗口Wxy，下标xy表示窗口的中心坐标为(x,y)，υ通常设定为3～11之间的奇数；w(xi,yi)表示Wxy的空间权重函数，如式(11)所示。
Figure BDA0002370551650000047
然后对输入图像I(x,y)进行空间权重函数w(xi,yi)的加权计算，得到亮度L(x,y)，如式(12)所示。
Figure BDA0002370551650000051
接着计算局部窗口Wxy内的输入图像对比度C(x,y)，如式(13)所示。
Figure BDA0002370551650000052
其中，Lmax、Lmin分别表示局部窗口Wxy内，亮度L(x,y)的最大值和最小值；
最后采取阈值修正法，计算低对比度加强后的Cc(x,y)，如式(14)所示。
Figure BDA0002370551650000053
其中Cc表示修正阈值，
Figure BDA0002370551650000054
步骤6：基于步骤2获得的初级轮廓响应E(x,y,σj)，以及步骤3获得的LGN非经典感受野响应特性
Figure BDA0002370551650000057
，将两者融合后，按步骤5所获得的Cc(x,y)进行加权处理，得到低对比度差异指标△C(x,y,j)，如式(15)所示。
Figure BDA0002370551650000055
再经幂指数归一化，得到低对比度调制权重W2(x,y,j)，如式(16)所示。
Figure BDA0002370551650000056
计算得到反映低对比度差异特性的侧抑制强度
Figure BDA0002370551650000061
如式(17)所示，其中上标j的含义同前。
Figure BDA0002370551650000062
步骤7：针对步骤4和步骤6分别得到的
Figure BDA0002370551650000063
和
Figure BDA0002370551650000064
调制空间频率调谐通道上的特征抑制强度E_Inhj(x,y)，最终得到图像纹理抑制后的轮廓信息rj(x,y)，如式(18)～(20)所示。
rj(x,y)＝max(E(x,y；σj)-α·E_Inhj(x,y)，0) (18)
Figure BDA0002370551650000065
Figure BDA0002370551650000066
式中，α表示经典感受野与非经典感受野的神经元间连接强度，默认α＝3。
步骤8：实现初级视皮层分频视觉信息流的快速融合编码，将步骤7获得的rj(x,y)，并行传递至初级视皮层区进行权重融合加工处理，最终得到轮廓响应Total_r(x,y)，如式(21)所示。
Figure BDA0002370551650000067
其中，βj为第f条空间频率调谐通道上轮廓响应的频段融合权重，取值范围为[0,1]，通常可按式(22)进行设置。
Figure BDA0002370551650000068
本发明具有的有益效果为：
①、提出了一种基于LGN经典感受野分频视觉机制的轮廓特征提取新方法。通过对视网膜和LGN细胞的频率响应特性建模，引入高斯函数模拟LGN经典感受野所具有的频域响应特性，实现初级主体轮廓的提取。
②、提出了一种基于LGN非经典感受野响应的侧抑制机制。针对空间频率、朝向调谐以及对比度对LGN经典感受野存在全局性抑制作用，构建多特征信息引导的外周抑制方法，实现背景信息的选择性抑制。
③、提出了一种V1区分频多通道视觉信息流的融合模型。改变了传统方法仅考虑串行的电生理特性，在初级视皮层内针对多个特定LGN细胞的输入信息，进行分频多通道并行处理以及关联性传递，可以有效的保留轮廓信息，得到最终轮廓响应。
附图说明
图1为本发明的图像轮廓检测流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，下面结合图1对本发明进行说明：
步骤1：针对输入图像I(x,y)，引入如式(1)所示的高斯函数
Figure BDA0002370551650000071
模拟LGN经典感受野所具有的频域响应特性。
Figure BDA0002370551650000072
其中
Figure BDA0002370551650000073
利用高斯函数
Figure BDA0002370551650000074
的尺度参数σj作为LGN经典感受野对视觉信息流的分频特性参数，从而获得f个空间频率调谐通道，默认f＝3，σ1＝1，σ2＝2，σ3＝4，下同。
Figure BDA0002370551650000075
表示朝向角，上标j表示空间频率调谐通道的序号，j＝1,2,…,f，下同；下标i表示朝向角的序号，i＝1,2,…,Nθ，下同，Nθ默认设置为8；空间大小比率γ决定了LGN经典感受野的椭圆率；
针对某个尺度参数σj，计算第i个朝向角
Figure BDA0002370551650000081
的LGN经典感受野分频激励响应
Figure BDA0002370551650000082
如式(3)所示。
Figure BDA0002370551650000083
式(3)中默认γ＝0.5，*表示卷积运算。
步骤2：在步骤1所获得的
Figure BDA0002370551650000084
基础上，提取f个空间频率调谐通道的初级轮廓响应E(x,y,σj)；具体实现过程如下：
针对步骤1所获得的激励响应
Figure BDA0002370551650000085
在固定某个尺度参数σj情况下，使
Figure BDA0002370551650000086
遍历Nθ个不同朝向角，采用最大值策略，选取
Figure BDA0002370551650000087
的最大值，从而获得初级轮廓响应E(x,y,σj)，如式(4)所示。同时记录各尺度参数σj情况下
Figure BDA0002370551650000088
最大值所对应的朝向角，记为θCRF(j)。
Figure BDA0002370551650000089
其中max表示取最大值函数，下同。
步骤3：采用如式(5)和(6)所示的双高斯差函数模拟LGN非经典感受野响应特性
Figure BDA00023705516500000810
同时记录各尺度参数σj情况下
Figure BDA00023705516500000811
最大值所对应的朝向角为θNCRF(j)。定义第j条空间频率调谐通道上LGN非经典感受野中心-外周的抑制强度
Figure BDA00023705516500000812
如式(7)所示。
Figure BDA00023705516500000813
Figure BDA00023705516500000814
Figure BDA00023705516500000815
式(6)中默认γ＝1；ρ表示LGN非经典感受野外周与中心的半径比值，根据电生理实验发现非经典感受野的直径一般为经典感受野的2～5倍，默认ρ＝4；式(7)中|| ||表示范数运算。
步骤4：针对步骤2和步骤3分别获取的θCRF(j)和θNCRF(j)，计算两者的朝向差异特性，得到侧抑制强度
Figure BDA0002370551650000091
首先分别计算朝向差异△θCRF-NCRF(j)，如式(8)所示。
Figure BDA0002370551650000092
再经幂指数归一化，得到朝向调制权重W1(j)，如式(9)所示。
Figure BDA0002370551650000093
其中，δ表示抑制强度随视觉特征差异增大而衰减的调节参数，默认δ＝0.2，下同。
计算得到反映朝向差异特性的侧抑制强度
Figure BDA0002370551650000094
如式(10)所示；
Figure BDA0002370551650000095
步骤5：对LGN非经典感受野局部窗口内的输入图像对比度进行修正，得到低对比度加强后的Cc(x,y)。
首先定义窗长为υ的LGN非经典感受野局部窗口Wxy，下标xy表示窗口的中心坐标为(x,y)，υ通常设定为3～11之间的奇数；w(xi,yi)表示Wxy的空间权重函数，如式(11)所示。
Figure BDA0002370551650000096
然后对输入图像I(x,y)进行空间权重函数w(xi,yi)的加权计算，得到亮度L(x,y)，如式(12)所示。
Figure BDA0002370551650000101
接着计算局部窗口Wxy内的输入图像对比度C(x,y)，如式(13)所示。
Figure BDA0002370551650000102
其中，Lmax、Lmin分别表示局部窗口Wxy内，亮度L(x,y)的最大值和最小值；
最后采取阈值修正法，计算低对比度加强后的Cc(x,y)，如式(14)所示。
Figure BDA0002370551650000103
其中Cc表示修正阈值，
Figure BDA0002370551650000104
步骤6：基于步骤2获得的初级轮廓响应E(x,y,σj)，以及步骤3获得的LGN非经典感受野响应特性
Figure BDA0002370551650000105
将两者融合后，按步骤5所获得的Cc(x,y)进行加权处理，得到低对比度差异指标△C(x,y,j)，如式(15)所示。
Figure BDA0002370551650000106
再经幂指数归一化，得到低对比度调制权重W2(x,y,j)，如式(16)所示。
Figure BDA0002370551650000107
计算得到反映低对比度差异特性的侧抑制强度
Figure BDA0002370551650000108
如式(17)所示，其中上标j的含义同前。
Figure BDA0002370551650000109
步骤7：针对步骤4和步骤6分别得到的
Figure BDA0002370551650000111
和
Figure BDA0002370551650000112
调制空间频率调谐通道上的特征抑制强度E_Inhj(x,y)，最终得到图像纹理抑制后的轮廓信息rj(x,y)，如式(18)～(20)所示。
rj(x,y)＝max(E(x,y；σj)-α·E_Inhj(x,y)，0) (18)
Figure BDA0002370551650000113
Figure BDA0002370551650000114
式中，α表示经典感受野与非经典感受野的神经元间连接强度，默认α＝3。
步骤8：实现初级视皮层分频视觉信息流的快速融合编码，将步骤7获得的rj(x,y)，并行传递至初级视皮层区进行权重融合加工处理，最终得到轮廓响应Total_r(x,y)，如式(21)所示。
Figure BDA0002370551650000115
其中，βj为第f条空间频率调谐通道上轮廓响应的频段融合权重，取值范围为[0,1]，通常可按式(22)进行设置。
Figure BDA0002370551650000116

Claims (1)

1.一种基于分频视觉机制的轮廓特征提取方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
步骤1：针对输入图像I(x,y)，引入如式(1)所示的高斯函数
Figure FDA0002370551640000011
模拟LGN经典感受野所具有的频域响应特性；
Figure FDA0002370551640000012
其中
Figure FDA0002370551640000013
利用高斯函数
Figure FDA0002370551640000014
的尺度参数σj作为LGN经典感受野对视觉信息流的分频特性参数，从而获得f个空间频率调谐通道，默认f＝3，σ1＝1，σ2＝2，σ3＝4，下同；
Figure FDA0002370551640000015
表示朝向角，上标j表示空间频率调谐通道的序号，j＝1,2,…,f，下同；下标i表示朝向角的序号，i＝1,2,…,Nθ，下同，Nθ默认设置为8；空间大小比率γ决定了LGN经典感受野的椭圆率；
针对某个尺度参数σj，计算第i个朝向角
Figure FDA0002370551640000016
的LGN经典感受野分频激励响应
Figure FDA0002370551640000017
如式(3)所示；
Figure FDA0002370551640000018
式(3)中默认γ＝0.5，*表示卷积运算；
步骤2：在步骤1所获得的
Figure FDA0002370551640000019
基础上，提取f个空间频率调谐通道的初级轮廓响应E(x,y,σj)；具体实现过程如下：
针对步骤1所获得的激励响应
Figure FDA00023705516400000110
在固定某个尺度参数σj情况下，使
Figure FDA00023705516400000111
遍历Nθ个不同朝向角，采用最大值策略，选取
Figure FDA00023705516400000112
的最大值，从而获得初级轮廓响应E(x,y,σj)，如式(4)所示；同时记录各尺度参数σj情况下
Figure FDA0002370551640000021
最大值所对应的朝向角，记为θCRF(j)；
Figure FDA0002370551640000022
其中max表示取最大值函数，下同；
步骤3：采用如式(5)和(6)所示的双高斯差函数模拟LGN非经典感受野响应特性
Figure FDA0002370551640000023
同时记录各尺度参数σj情况下
Figure FDA0002370551640000024
最大值所对应的朝向角为θNCRF(j)；定义第j条空间频率调谐通道上LGN非经典感受野中心-外周的抑制强度
Figure FDA0002370551640000025
如式(7)所示；
Figure FDA0002370551640000026
Figure FDA0002370551640000027
Figure FDA0002370551640000028
式(6)中默认γ＝1；ρ表示LGN非经典感受野外周与中心的半径比值，根据电生理实验发现非经典感受野的直径一般为经典感受野的2～5倍，默认ρ＝4；式(7)中|| ||表示范数运算；
步骤4：针对步骤2和步骤3分别获取的θCRF(j)和θNCRF(j)，计算两者的朝向差异特性，得到侧抑制强度
Figure FDA0002370551640000029
首先分别计算朝向差异△θCRF-NCRF(j)，如式(8)所示；
Figure FDA00023705516400000210
再经幂指数归一化，得到朝向调制权重W1(j)，如式(9)所示；
Figure FDA00023705516400000211
其中，δ表示抑制强度随视觉特征差异增大而衰减的调节参数，默认δ＝0.2，下同；
计算得到反映朝向差异特性的侧抑制强度
Figure FDA0002370551640000031
如式(10)所示；
Figure FDA0002370551640000032
步骤5：对LGN非经典感受野局部窗口内的输入图像对比度进行修正，得到低对比度加强后的Cc(x,y)；
首先定义窗长为υ的LGN非经典感受野局部窗口Wxy，下标xy表示窗口的中心坐标为(x,y)，υ通常设定为3～11之间的奇数；w(xi,yi)表示Wxy的空间权重函数，如式(11)所示；
Figure FDA0002370551640000033
然后对输入图像I(x,y)进行空间权重函数w(xi,yi)的加权计算，得到亮度L(x,y)，如式(12)所示；
Figure FDA0002370551640000034
接着计算局部窗口Wxy内的输入图像对比度C(x,y)，如式(13)所示；
Figure FDA0002370551640000035
其中，Lmax、Lmin分别表示局部窗口Wxy内，亮度L(x,y)的最大值和最小值；
最后采取阈值修正法，计算低对比度加强后的Cc(x,y)，如式(14)所示；
Figure FDA0002370551640000036
其中Cc表示修正阈值，
Figure FDA0002370551640000041
步骤6：基于步骤2获得的初级轮廓响应E(x,y,σj)，以及步骤3获得的LGN非经典感受野响应特性
Figure FDA00023705516400000410
将两者融合后，按步骤5所获得的Cc(x,y)进行加权处理，得到低对比度差异指标△C(x,y,j)，如式(15)所示；
Figure FDA0002370551640000042
再经幂指数归一化，得到低对比度调制权重W2(x,y,j)，如式(16)所示；
Figure FDA0002370551640000043
计算得到反映低对比度差异特性的侧抑制强度
Figure FDA0002370551640000044
如式(17)所示，其中上标j的含义同前；
Figure FDA0002370551640000045
步骤7：针对步骤4和步骤6分别得到的
Figure FDA0002370551640000046
和
Figure FDA0002370551640000047
调制空间频率调谐通道上的特征抑制强度E_Inhj(x,y)，最终得到图像纹理抑制后的轮廓信息rj(x,y)，如式(18)～(20)所示；
rj(x,y)＝max(E(x,y；σj)-α·E_Inhj(x,y)，0) (18)
Figure FDA0002370551640000048
Figure FDA0002370551640000049
式中，α表示经典感受野与非经典感受野的神经元间连接强度，默认α＝3；
步骤8：实现初级视皮层分频视觉信息流的快速融合编码，将步骤7获得的rj(x,y)，并行传递至初级视皮层区进行权重融合加工处理，最终得到轮廓响应Total_r(x,y)，如式(21)所示；
Figure FDA0002370551640000051
其中，βj为第f条空间频率调谐通道上轮廓响应的频段融合权重，取值范围为[0,1]，通常可按式(22)进行设置；
Figure FDA0002370551640000052
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