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    非經(jīng)典感受野的輪廓檢測模型研究

    2020-11-06 05:59:06覃溪李興
    中阿科技論壇(中英阿文) 2020年9期

    覃溪 李興

    摘要:對于計算機視覺來說,輪廓檢測屬于關鍵任務,在交通、工程以及醫(yī)學等行業(yè)具有廣泛應用。對此,本文簡單介紹輪廓檢測特點,基于感受野輪廓檢測模型分析相關實驗結果。結果表明調(diào)制感受野尺度的輪廓檢測模型能夠充分保留完整輪廓,同時對背景紋理進行有效抑制。

    關鍵詞:非經(jīng)典感受野;輪廓檢測;模型研究

    中圖分類號:TP391.41 ? ? ? ?文獻標識碼:A

    基于雜亂環(huán)境實現(xiàn)目標輪廓與背景紋理分離,屬于計算機視覺的主要任務,輪廓檢測應該將背景紋理和噪聲等方面影響初步消除,進而將圖像目標輪廓提取出來,這也是提取目標輪廓與分割圖像等方面的關鍵基礎技術。通過視覺的生理研究結果能夠發(fā)現(xiàn),V1區(qū)(初級視皮層)神經(jīng)元在視覺場景中的輪廓信息提取具有重要作用,并成為輪廓檢測領域的關鍵研究對象。業(yè)界人士均認為初級視皮層神經(jīng)元各個感受野均存在獨立興奮區(qū),即nCRF(經(jīng)典感受野)。神經(jīng)元活動在周邊單元施加抑制過程中會逐漸減弱,機器視覺領域開始不斷關注此種側抑制作用。

    在以往的輪廓檢測模型中,開展模擬感受野響應計算活動時,設定了定值,所有像素點所對應尺度因子并無明顯差異,致使目標輪廓數(shù)據(jù)的提取缺乏完整性。單一空間頻率尺度經(jīng)典感受野在相應過程中只可以將部分提取細節(jié)表現(xiàn)出來,其尺度模板無法將各個空間頻率圖像細節(jié)表現(xiàn)出來。本文通過總結生理學依據(jù),構建基于非經(jīng)典感受野輪廓檢測模型,與尺度判斷機制進行融合,借助sigmoid激活函數(shù)判斷像素點感受野的模板尺度,同時獲得所有像素點局部尺度[1]。在經(jīng)典感受的響應計算活動中應用所得尺度數(shù)據(jù),并通過尺度矩陣調(diào)制周邊矩陣,進而獲得最佳輪廓檢測數(shù)據(jù)。實驗結果顯示,與同類模型相比,本文檢測模型的性能更加突出,可以充分促進輪廓檢測質(zhì)量。

    1 輪廓檢測特點

    輪廓檢測特點主要體現(xiàn)在以下方面:(1)隱藏性。背景信息以及紋理信息形成的邊緣會將主體輪廓淹沒,所以在大量紋理邊緣進行主體輪廓提取具有較大難度。(2)連續(xù)性。主體邊緣可以將主體形態(tài)反映出來,空間方面邊緣的連續(xù)性較為突出,主要體現(xiàn)為閉合特征。(3)長度。因為主體具有空間面積,邊緣會存在線條,但是雜草以及其他紋理邊緣為短線條。

    2 ?基于感受野輪廓檢測模型

    2.1 總體模型

    3 實驗結果以及討論分析

    所用計算機的內(nèi)存是8 GB、主頻是3.4 GHz、中央處理器是Intel(R)core(TM)i3-4130,選擇MATLAB2016a軟件針對本文檢測模型、同性模型以及以Canny等模型展開仿真實驗[4]。另外,選擇標準評價指數(shù)F評測各個模型中的圖像數(shù)據(jù)。

    為了對模型實際性能進行測試,從定量與定性兩個角度開展實驗,以充分驗證其有效性。首先,通過RuG40信息庫,找出相似模型比較,對本文中提取輪廓的結果基于抑制紋理獲得有效提高進行論證。其次,通過伯克利信息庫BSDS300,對模型檢測結果和信息庫中真實輪廓進行定量比較,進而對檢測性能進行充分評測。設置參數(shù)見表1。

    3.1 以RuG信息庫為基礎的實驗結果以及討論分析

    以RuG信息庫為基礎的抑制效果如圖1所示,是各向同性抑制模型(ISO)和本文模型在抑制效果方面的比較。(a)為原始圖像;(b)為通過判斷所獲局部尺度數(shù)據(jù);(c)為調(diào)制局部尺度后所獲CRF響應;(d)為調(diào)制局部尺度后所獲nCRF的抑制項;(e)為(c)將(d)減去之后,通過滯后閾值以及非極大值的處理和抑制后所獲二值圖像;(f)為同ISO中CRF響應;(g)為ISO中nCRF響應;(h)為(f)將(d)減去之后,通過滯后閾值以及非極大值的處理和抑制后所獲二值圖像。借助比較(e)與(h)能夠發(fā)現(xiàn),本文模型性能與ISO相比更加突出。首先,完成調(diào)制之后,CRF響應保證(e)的輪庫數(shù)據(jù)得到完整保留。其次,完成調(diào)制之后,nCRF充分抑制了圖像紋理,圖像中線以下背景區(qū)域非常清晰。并且(e)圖與(h)圖相比,噪點更小,表明原圖中多余雜草在本文模型檢測之后得到有效消除。

    3.2 以BSDS300信息庫為基礎的實驗結果

    以表1闡述為基礎,通過BSDS信息庫對模型性能進行測試,見圖2。

    其中,(a)為輸入圖像;(b)為真實輪廓;(c)為ISO;(d)為自適應抑制;(e)為本文模型。

    通過圖2能夠發(fā)現(xiàn),本文模型在輪廓邊緣圓度方面的性能較為突出,而在紋理抑制方面的優(yōu)勢也較為明顯。借助BSDS信息庫中100幅圖像定量評測提出的模型,信息庫中訓練圖像為200張,測試圖像為100張,通過不同人員對各個圖像真實輪廓進行繪制[5]。可以通過precision-recall framework對輪廓模型性能進行評價,評價過程需要注意幾個檢測量。首先,True Positives(TP)。對輪廓樣本數(shù)量進行正確檢測。其次,F(xiàn)alse Positives(FP)。輪廓樣本數(shù)錯誤檢測,例如把背景檢測成輪廓輸出。最后,F(xiàn)alse Negatives(FN)。樣本漏檢,就是把輪廓區(qū)域檢測為背景區(qū)域。評價方式就是精確度/覆蓋率曲線,其中涵蓋閾值參數(shù),同時對噪聲以及精確性進行充分權衡,曲線中,F(xiàn)最大值點位就是此算法最佳性能指數(shù)。覆蓋率R=TP/(FN+TP),精確度P=TP/(FP+TP)。對于評價標準,選擇F指數(shù),F(xiàn)=2PR/(R+P)。

    F指數(shù)是R與P的調(diào)和均值,其能夠反映人類觀察情況與檢測結果的相似程度。本文模型F值高達0.63,遠遠高出ISO以及自適應抑制等模型性能,見表2。

    3.3 調(diào)制nCRF抑制的試驗結果

    為了將各個尺度局部圖像數(shù)據(jù)充分表現(xiàn)出來,通過所提取尺度數(shù)據(jù)計算CRF響應。為了保證nCRF抑制項實際效果,通過局部尺度調(diào)制nCRF的抑制項,主要是將背景響應充分體現(xiàn)出來,降低邊緣響應,在CRF將調(diào)制抑制項減去之后,可以充分提高背景噪點抑制數(shù)量,將輪廓信息充分體現(xiàn)出來。為了對該步驟展開有效驗證,以BSDS信息庫為基礎展開進一步實驗,基于無抑制調(diào)制條件,響應結果見圖3。

    本文檢測算法基于無抑制調(diào)制條件,F(xiàn)值為0.60,然而基于抑制調(diào)制條件下,F(xiàn)值為0.63,表明本文調(diào)制方法可以有效提高模型檢測性能。

    4 結語

    一些神經(jīng)物理學與生理學研究者對神經(jīng)視皮層附近抑制問題較為關注,并提出了一些目標輪廓提取計算模型,但是在圖像尺調(diào)制nCRF抑制以及CRF響應方面研究較少。對此,本文提出以調(diào)制感受野尺度的輪廓為檢測模型,該模型能夠充分保留完整輪廓,同時對背景紋理進行有效抑制。

    (責任編輯:陳之曦)

    參考文獻:

    [1]潘亦堅,林川,郭越,等.基于非經(jīng)典感受野動態(tài)特性的輪廓檢測模型[J]. 廣西科技大學學報, 2018, 29(2):77-83.

    [2]馬鵬,王小鵬,張永芳,等.基于多尺度自適應均衡的遙感圖像邊緣檢測方法[J].傳感器與微系統(tǒng), 2018, 37(10):147-149.

    [3]蔣涯,武薇,范影樂.結合對比度適應與側抑制信息關聯(lián)的輪廓檢測方法[J]. 航天醫(yī)學與醫(yī)學工程, 2018, 31(5):67-74.

    [4]孫濤,楊渝南,高素芳,等.基于橫觀各向同性模型的片巖隧洞穩(wěn)定性研究[J].水資源與水工程學報,2019,30(5):221-229.

    [5]辜衛(wèi)東,李兵.基于隨機區(qū)域合并的自動彩色圖像分割算法[J].計算機科學, 2018,45(9):286-289,300.

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