仿视皮层V1结构的纹理特征提取

发布时间：2018-05-31 07:35

  本文选题：纹理 + 视觉特征　； 参考：《西安电子科技大学学报》2017年03期

【摘要】：针对传统模型在提取图像纹理特征时的局限性,借鉴初级视皮层细胞对边缘及形状的敏感性,提出了基于初级视皮层模型的图像纹理特征提取模型.采用二维Gabor滤波器和指数延迟函数来模拟初级视皮层简单细胞的感受野,并引用绝对值求和与归一化进一步得到初级视皮层细胞模型,分析其对自然图像的响应输出特性,解码得到图像的纹理特征.仿真结果表明,建立的初级视皮层细胞模型能够基本拟合生物实验数据,实现对栅格及随机点刺激的运动特征提取;所提纹理特征提取模型在对比选取最佳模型参数时能较好地实现对简单人造图像及自然图像的纹理特征提取,有效地搭建了生物视觉与计算机视觉的联系平台.
[Abstract]:Aiming at the limitation of the traditional model in extracting image texture features and drawing on the sensitivity of primary visual cortex cells to edges and shapes, a new image texture feature extraction model based on primary visual cortex model is proposed. Two dimensional Gabor filter and exponential delay function are used to simulate the receptive field of simple cells in primary visual cortex. The model of primary visual cortex cells is obtained by using absolute summation and normalization, and its response to natural images is analyzed. The texture features of the image are obtained by decoding. The simulation results show that the established primary visual cortex cell model can basically fit the biological experimental data to extract the motion characteristics of grid and random point stimulation. The proposed texture feature extraction model can achieve texture feature extraction from simple artificial images and natural images by comparing and selecting the best model parameters, and effectively establishes the platform of connection between biological vision and computer vision.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61372167,61379104)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1958828