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文檔簡介
1、目標跟蹤,機器人導航,自動駕駛,干線交通等領域?qū)?shù)字圖像處理技術的要求越來越高,促進了實時圖像處理技術的發(fā)展。傳統(tǒng)的圖像處理方法主要是對數(shù)字圖像進行空間域上處理或者通過各種變換將數(shù)字圖像變換到頻域進行處理。這類方法通常在計算機上實現(xiàn),耗時長效率低,其精確度與時效性遠低于哺乳動物的視覺處理,不適宜應用于實時系統(tǒng)。高等哺乳動物的視覺處理機制精確而又復雜,它能夠?qū)崟r而充分的感知外界的環(huán)境信息,并迅速的做出判斷。現(xiàn)在,即使最先進的人造視覺處理系
2、統(tǒng),其處理的能力仍然遠不及人類視網(wǎng)膜的處理能力。我們已經(jīng)知道,高等哺乳動物幾乎用相同的視覺機制進行環(huán)境感知,這從生物進化的適者生存角度說明這樣一套機制是適應真實圖像信息采集與處理任務的基本技術標準的。因此從模擬視覺神經(jīng)生理結構和心理過程的角度研究實現(xiàn)機器視覺的新方法是非常有益的。對此,人們希望通過對哺乳動物視覺生理結構以及信息處理過程的研究得到啟示,從而推動計算機視覺的發(fā)展,并將其應用于機器視覺處理領域以更好的完成各類視覺處理任務。本文
3、提出的視網(wǎng)膜早期視覺模型應用神經(jīng)生理學的理論基礎,使用計算機視覺的實現(xiàn)方式,模擬早期視覺信息處理模型,驗證了生理視網(wǎng)膜在信息處理過程中的特性,并分析了神經(jīng)視覺在信息采集充分必要的條件下,硬件復雜度、處理時間與處理精度之間的平衡。 基于生物視網(wǎng)膜的層次細胞結構,數(shù)字視網(wǎng)膜以層次網(wǎng)絡結構模擬視覺信息流的傳遞。主要分為兩層結構,光感受器細胞層與神經(jīng)節(jié)細胞層。模型以真實巨量的細胞分布為原型,模擬生理視網(wǎng)膜細胞密度分布;以生理神經(jīng)節(jié)細胞感
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