SU920773A1

SU920773A1 - Neuron model for analysis of images

Info

Publication number: SU920773A1
Application number: SU802909768A
Authority: SU
Inventors: Кирилл Николаевич ДУДКИН; Анатолий Иванович Панин
Original assignee: Ордена Трудового Красного Знамени Институт Физиологии Им.И.П.Павлова
Priority date: 1980-04-14
Filing date: 1980-04-14
Publication date: 1982-04-15

Description

(5) НЕЙРОННАЯ МОДЕЛЬ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЯ(5) NEURAL MODEL OF IMAGE ANALYSIS

Изобретение относитс к области моделировани нейронных структур, осуществл ющих анализ изображений в зрительной системе, и может найти применение при разработке технически систем автоматического анализа изображений , в системах контрол , телеметрии и автоматики, а также в сенсорных системах робютов. Известно устройство дл моделировани нейронных структур, содержащее линейку из двух групп фотодиодных ключей, причем каждый фотодиодный ключ одной группы расположен в линей ке между двум фотодиодными ключами другой группы, электрические входы всех фотодиодных ключей подсоединены к генератору импульсов и блоку форми ровани сигналов растормаживани , три входа которого подключены к входам соответствующих фотодиодных ключей , а выход соединен с тормозным входом блока формировани сигналов торможени Р . Однако это устройство не позвол ет выдел ть отрезки линий определенной ширины, и равной ориентации. Наиболее близким по техническому решению к изобретению вл етс устрой ство дл моделировани нейронных структур,зрительной системы, .содер-жащее фотодиоды, модели Ш- и OFFнейройов и ON- и OFF-пороговые сумматоры , группу элементов ИЛИ, пороговые сумматоры, формирователи тормозных сигналов, позвол ющее моделировать механизм выделени размеров объектов в зрительной системе (2. Однако это устройство не позвол ет моделировать выделение отрезков линий определенной ширины и разной ориентации . Цель изобретени - расширение функциональных возможностей за счет обеспечени выделени линий опреде -. ленной ширины и разной ориентации. Указанна цель достигаетс тем, что в модель, содержащую фотодиоды,The invention relates to the field of modeling neural structures that perform image analysis in a visual system, and may find application in the development of automatic systems for image analysis, in control systems, telemetry and automation, as well as in sensory systems. A device for simulating neural structures comprising a line of two groups of photodiode keys is known, each photodiode key of one group located in the line between two photodiode keys of another group, the electrical inputs of all photodiode keys are connected to a pulse generator and a release unit, three inputs which is connected to the inputs of the corresponding photodiode switches, and the output is connected to the brake input of the block forming the brake signals P. However, this device does not allow the separation of line segments of a certain width, and equal orientation. The closest technical solution to the invention is a device for modeling neural structures, the visual system, containing photodiodes, W and OFF models, and ON and OFF threshold adders, a group of OR elements, threshold adders, brake signal formers, allowing to simulate the mechanism of selecting the sizes of objects in the visual system (2. However, this device does not allow modeling the selection of line segments of a certain width and different orientation. The purpose of the invention is to expand the functional capabilities ozhnostey by providing separation lines defined -.. lennoy widths and different orientation Said object is achieved in that the model containing photodiodes,

модели ON- и OFF-нейронов образуют соответственно а две матрицы размером п X 2п, выход фотодиода i-й строки (i 1, 2,...п) j-ro столбца (j 1, 2,...,2п) первой матрицы подключен к входу модели нейрона i-й строки j-ro столбца второй матрицы , в которой нечетные столбцы состо т из моделей ON-нейронов, а четные столбцы из моделей OFF-нейронов, к входу каждой j-й модели OFF-нейрона центральной строчки второй матрицы подключен выход фотодиода из предыдущего (j-l)-ro столбца дополнительной строки фотодиодов, расположенной под фотодиодами нечетных столбцов центральной строки первой матрицы, выход каждой модели ON-нейрона и модели OFF-нейрона составл ющих два центральных, п-й и (п+1)-й столбца, две двойные главные диагонали с номерами моделей нейронов (i, 2i-1) (i, 21) и (2n-2i +1), (2n-2i + 2) и центральную строку второй матрицы, подключен соответственно к входу пороговых ON- и OFF-сумматоров соответствую цей пары, выходы каждой пары пороговых ON- и OFF-сумматоров соединены с входами соответствующего элемента И, выходы элементов И вл ютс выходами модели.the ON and OFF neuron models form, respectively, two matrices of size n X 2p, photodiode output of the i-th row (i 1, 2, ... n) of the j-ro column (j 1, 2, ..., 2n) The first matrix is connected to the input of the neuron model of the i-th row of the j-ro column of the second matrix, in which odd columns consist of ON-neuron models, and even columns from the OFF-neuron models, to the input of each j-th model of the off-central neuron the rows of the second matrix are connected to the photodiode output from the previous (jl) -ro column of the additional row of photodiodes located under the photodiodes of the odd columns of the central page The first matrix, the output of each ON-neuron model and the OFF-neuron model are two central, pth and (n + 1) -th columns, two double main diagonals with neuron model numbers (i, 2i-1) (i , 21) and (2n-2i +1), (2n-2i + 2) and the central row of the second matrix, connected respectively to the input of the threshold ON-and OFF-adders corresponding to the pair, the outputs of each pair of threshold ON-and OFF-adders connected to the inputs of the corresponding AND element, the outputs of the AND elements are the model outputs.

На чертеже представлена структурна схема модели.The drawing shows a structural diagram of the model.

Устройство состоит из двумерной матрицы фотодиодов 1, моделей нейронов 2, реагирующих на увеличение освещенности (Ш-нейроны), моделей нейронов 3, реагирующих на уменьшение освещенности, ON-сумматоров 4 и OFF-сумматоров 5 с пороговыми элементами , элементов И 6. Возбуждающие входы моделей нейронов обозначены кружками.The device consists of a two-dimensional matrix of photodiodes 1, models of neurons 2 responding to increased light (neurons), models of neurons 3 reacting to dimming, ON-adders 4 and OFF-adders 5 with threshold elements, And 6 elements. Exciting inputs neuron models are indicated by circles.

Устройство работает следующим образом .The device works as follows.

На матрицу фотодиодов воздействуе движущеес изображение темного объекта на светлом фоне (отрицательный контраст) или светлого объекта на темном фоне (положительный контраст) При выделении темного объекта с вертикальной или наклонной ориентацией требуетс движение объекта слева направо . При выделении светлого объекта с вертикальной или наклонной ориентацией требуетс движение справа налево. Дл выделени светлого горизонтального объекта необходимо движение снизу вверх, горизонтальныйThe photodiode array is affected by a moving image of a dark object on a light background (negative contrast) or a light object on a dark background (positive contrast). When selecting a dark object with a vertical or inclined orientation, the object must be moved from left to right. When selecting a light object with a vertical or inclined orientation, it is necessary to move from right to left. To select a bright horizontal object, a bottom-up movement is necessary; horizontal

темный объект выдел етс при движени сверху вниз. При выделении темной полоски , движущейс на свеглом фоне, сигнал на выходе одной из схем И по вл етс только в том случае, когда ориентаци полоски строго совпадает с ориентацией столбца матрицы фотодиодов или с одной из диагоналей, или горизонтальной строкой, а движуща с полоска своим задним (светлым ) краем возбуждает модель ON-нейрона 2 и одновременно передним темным краем возбуждает модель OFF-нейрона 3. При этом по вл ютс сигналы на выходах ON- и OFF-сумматоров k и 5, так как суммарный сигнал на их входах превышает их порог. При одновременном наличии сигналов на выходах сумматоров и 5 по вл етс сигнал на выходе схемы И, соответствующей определенной ориентации входной темновой полоски. При наличии в изображении полосок других ориентации возбуждаютс соответствующие этим ориентаци м выходы.a dark object stands out when moving from top to bottom. When selecting a dark strip moving on a fresh background, the signal at the output of one of the AND schemes appears only when the orientation of the strip strictly coincides with the orientation of the column of the photodiode array, or with one of the diagonals, or the horizontal row, and the back (light) edge excites the ON-neuron 2 model and simultaneously the front dark edge excites the OFF-neuron 3 model. At the same time, signals appear at the outputs of the ON and OFF adders k and 5, since the total signal at their inputs exceeds their threshold. With simultaneous presence of signals at the outputs of the adders and 5, a signal appears at the output of the AND circuit, corresponding to a certain orientation of the input dark strip. If there are stripes of other orientations in the image, the exits corresponding to these orientations are excited.

Работа модели в режиме выделени светлых полосок на темном фоне аналогична работе при выделении темных полосок на светлом фоне. Переход из одного режима работы на другой осуществл етс изменением направлени движени анализируемого изображени . Выделение светлой полоски определенной ориентации осуществл тес также при строгом совпадении ориентации полоски со столбцом, строкой или диагонал ми матрицы фотодиодов и одновременном возбуждении передним (светлым ) краем полоски модели ON-нейрона 2 и задним (темным) краем модели OFF-нейрона 3. При этом возбуждаетс соответствующа пара пороговых сумматоров if и 5 и элемент И, соответствующий определенной ориентации полоски . Аналогично происходит выделение горизонтальных полосок при движении анализируемого изображени сверху вниз или снизу вверх. Дл каждой из ориентации выдел емых в изображении линий выходной сигнал модели формируетс одной из схем И. Измен рассто ние R между парой фотодиодов, подключенных к модел м ON- и OFI-нейронов матрицы нейронов, модель настраивают на выделение ориентированных линий разной ширины. Измен величины порогов сумматоров и S, модель настраивают на выделение ориентированных линий разной длины.The operation of the model in the mode of highlighting light stripes on a dark background is similar to working when highlighting dark stripes on a light background. The transition from one mode of operation to another is accomplished by changing the direction of movement of the analyzed image. The selection of a light strip of a certain orientation was also carried out with a strict coincidence of the orientation of the strip with a column, row or diagonal of the photodiode array and simultaneous excitation by the front (bright) edge of the ON-neuron 2 strip and the rear (dark) edge of the OFF-neuron 3 model. a corresponding pair of threshold adders if and 5 and an AND element corresponding to a certain strip orientation is excited. Similarly, the selection of horizontal stripes occurs when the analyzed image moves from top to bottom or bottom to top. For each orientation of the lines selected in the image, the output signal of the model is formed by one of the schemes I. Change the distance R between the pair of photodiodes connected to the ON and OFI neurons of the neuron matrix, adjust the model to select oriented lines of different widths. By varying the thresholds of the adders and S, the model is tuned to select oriented lines of different lengths.

Введение новых структурных элементов и св зей между ними позвол ет с высокой точностью моделировать механизмы выделени линии определенной ширины и разной ориентации в зрительной системе. Точность определ етс разрешающей способностью матрицы фотодиодов , т. е. минимальными размерами фотодиодов, а также точностью настройки порогов пороговых сумматоров .The introduction of new structural elements and the relations between them allows us to model with high accuracy the mechanisms for isolating lines of a certain width and different orientations in the visual system. Accuracy is determined by the resolution of the photodiode array, i.e. the minimum dimensions of the photodiodes, as well as the accuracy of setting the thresholds of the threshold adders.

Claims

1. Pozin N.V. Models of neural structures. M., Science, 1970.

2. USSR author's certificate (f 661569, class G O G 7/60. 1977 (prototype).