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基于视觉生理特性的视皮层假体图像处理策略

作 者: 刘旭辉
导 师: 师黎
学 校: 郑州大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 视觉假体 图像处理 稀疏编码 独立分量分析 拓扑独立分量分析 脉冲耦合神经网络
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 56次
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内容摘要


人类感知外部世界主要依靠自身的感觉系统,如视觉系统、听觉系统、触觉系统、味觉系统以及嗅觉系统。其中,视觉系统占有非常重要的地位。大脑感知的来自外部世界的大量信息中,80%是通过视觉系统接收并进行加工处理的。视觉功能的实现需要有完整的视觉通路,视觉通路上任何一个环节遭受损伤都会导致视觉残疾甚至视觉丧失,使得患者无法通过这一重要的感觉系统获取外部信息。视觉假体通过人工的方法构建完整的视觉通路,可使失明患者重新获得部分视觉功能,这给盲人的视觉功能恢复带来了希望。然而视觉假体的发展面临着很多的困难和挑战,如何高效表达外界图像信息并被视觉系统所认知和理解是视觉假体图像处理系统中的核心问题。本文在深入研究视觉皮层的生理特性的基础上,探索一种高效的图像表达方法,实现了一种能够运用于视皮层假体的图像处理策略。主要工作如下:一、通过对视觉假体以及应用于视觉假体中的图像处理算法的介绍,分析目前视觉假体图像处理面临的一些困难和限制以及存在的不足。为本文构建的图像处理策略提供一定的研究思路。二、通过对视觉系统以及生理特性的研究,分析视觉通路上不同部分神经细胞对外界图像信息的感知机制,以及视觉皮层对外界图像信息的响应特性,深入了解视觉系统对图像信息的处理机制,为本文的研究奠定生理学基础。三、结合视觉计算理论和模型,提出了采用基函数对视觉图像进行有效的表达。采用稀疏编码模型、独立分量分析模型、拓扑独立分量分析模型等不同的计算模型从视觉图像中提取出基函数,模拟视觉系统神经细胞对外界图像的感知特性。为本文的研究提供理论支持。四、借鉴视觉系统视皮层的特征选择机制,设计图像特征匹配模型,采用基函数提取图像的边缘信息,并与常规的边缘提取算法提取的边缘图进行比较,验证其可行性及有效性。五、基于视觉系统视皮层的稀疏响应特性和同步振荡特性,提出了基于稀疏性与同步性的图像处理策略。该策略以视觉系统生理特性和视觉图像的基函数表示为基础,有效地将外界视觉图像与视觉生理结构有机地结合起来。通过引入脉冲耦合神经网络模拟视觉系统同步振荡特性,对该策略进行仿真和分析,验证其可行性及有效性。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-8
目录  8-10
图和附表清单  10-11
1 绪论  11-17
  1.1 研究背景与意义  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-15
  1.3 本文主要工作  15-16
  1.4 本章小结  16-17
2 视觉系统和视觉假体  17-33
  2.1 视觉系统的组成  17-20
  2.2 视觉假体  20-24
  2.3 视觉系统的感受野  24-28
    2.3.1 视网膜和侧膝体神经元感受野  25
    2.3.2 简单细胞感受野  25-26
    2.3.3 复杂细胞感受野  26-27
    2.3.4 感受野的等级特性  27-28
  2.4 视皮层响应特性  28-32
    2.4.1 稀疏响应特性  28-30
    2.4.2 特征选择特性  30-31
    2.4.3 同步振荡特性  31-32
  2.5 本章小结  32-33
3 视觉图像的基函数表示  33-49
  3.1 视觉图像及其统计特性  33-35
    3.1.1 视觉图像  33-34
    3.1.2 统计特性  34-35
  3.2 视觉图像计算理论与模型  35-45
    3.2.1 稀疏编码(SC)  35-39
    3.2.2 独立分量分析(ICA)  39-43
    3.2.3 拓扑独立分量分析(TICA)  43-45
  3.3 视觉图像的基函数  45-48
    3.3.1 图像数据的预处理  45-46
    3.3.2 基于不同模型的基函数表示  46-48
  3.4 本章小结  48-49
4 视觉图像特性匹配及边缘检测  49-54
  4.1 视觉图像特性匹配  49-50
  4.2 边缘提取算法  50-52
  4.3 边缘提取结果对比与分析  52-53
  4.4 本章小结  53-54
5 基于稀疏性与同步性的视皮层假体图像处理策略  54-62
  5.1 图像处理策略  54-55
  5.2 图像处理步骤  55-58
  5.3 仿真及结果分析  58-61
  5.4 本章小结  61-62
6 总结与展望  62-64
  6.1 总结  62-63
  6.2 展望  63-64
参考文献  64-67
致谢  67-68
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果  68

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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