基于視覺特性的輪廓與邊界檢測算法研究.pdf

1、輪廓與邊界檢測技術作為計算機視覺領域的一項基礎研究，近幾十年來被廣泛研究，由于場景的復雜性，自然圖像的輪廓與邊界難以被檢測出來，這將直接影響更高級的視覺任務。本文著重研究自然圖像的輪廓與邊界檢測技術，通過引入人眼視覺信息處理機制，提出了兩種輪廓檢測算法：一種是基于組合感受野和朝向特征調制的輪廓與邊界檢測算法、另一種是基于視覺顏色理論和同質抑制的輪廓與邊界檢測算法。
　　首先，研究了基于非經(jīng)典感受野各向同性抑制的輪廓與邊界檢測算法。

2、利用2D-Gabor函數(shù)模擬視皮層V1區(qū)神經(jīng)細胞的經(jīng)典感受野，DOG函數(shù)模擬非經(jīng)典感受野，與 Canny算子相比，該算法能有效減少紋理邊緣并保留輪廓與邊界，然而該算法直接將圖像投射到視皮層上，忽略了外側膝狀體的處理過程，因而研究了基于組合感受野的輪廓與邊界檢測算法，該方法雖然優(yōu)于基于2D-Gabor函數(shù)的輪廓與邊界檢測算法，但是沒有考慮非經(jīng)典感受野對經(jīng)典感受野的抑制作用，導致結果中含有較多的紋理邊緣。
　　其次，考慮到非經(jīng)典感受野

3、對經(jīng)典感受野的抑制程度與兩者間的朝向特征差異有關，本文提出了一種基于組合感受野和朝向特征調制的輪廓與邊界檢測算法，實驗結果表明，該算法有效減少了紋理邊緣。
　　最后，考慮到顏色信息對于理解自然場景的重要性，研究了基于視覺顏色理論的輪廓檢測算法，通過模擬視覺通道上的顏色拮抗機制，檢測出圖像中的顏色和亮度邊界，然而，檢測結果中含有較多的紋理邊緣，利用非經(jīng)典感受野對經(jīng)典感受野的同質抑制作用，本文提出了一種基于視覺顏色理論和同質抑制的輪廓