方向選擇性模型及其在圖像處理中的應(yīng)用

圖像理解是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)核心問題。對(duì)圖像理解而言，關(guān)鍵的一步是提取圖像中構(gòu)成場(chǎng)景語義結(jié)構(gòu)的特征并將其表征為高層任務(wù)容易利用的形式。一種傳統(tǒng)的特征提取方法為先尋找邊緣，然后形成直線或組合輪廓線。這些特征為圖像高層語義的理解提供了基礎(chǔ)。

傳統(tǒng)的特征提取方法在一定程度上取得了很大進(jìn)展，目前有大量針對(duì)邊緣檢測(cè)、直線檢測(cè)以及輪廓檢測(cè)的算法。然而，由于這些算法本質(zhì)上都是依賴邊緣檢測(cè)的，所以都存在一些顯著的問題，如對(duì)邊緣檢測(cè)的結(jié)果依賴性過高及需要人工設(shè)定的參數(shù)過多等。一般來說，這些算法都是單純從計(jì)算的角度嘗試定義問題，而往往忽略問題的本質(zhì)，即生物視覺系統(tǒng)如何完成邊緣―直線―輪廓檢測(cè)的生理機(jī)制，所以難以從根本上解決這些問題，更難以解決基于這些結(jié)果的更高層的圖像理解任務(wù)。

對(duì)人眼而言，視覺場(chǎng)景中最顯著的特征就是不同顏色形成的邊緣，以及邊緣形成的直線、曲線和更復(fù)雜的形狀。本質(zhì)上，我們看到的直線及曲線都可以看作相同或不同方向的短直線的分段組合。

因而，本書將方向(短直線)看作對(duì)圖像理解最有意義的一種特征。顯然，方向這一初級(jí)特征高于像素顏色、灰度等底層特征，又低于輪廓等高層語義特征。作為基于神經(jīng)科學(xué)的人工智能和認(rèn)知科學(xué)的跨學(xué)科研究，本書嘗試?yán)蒙镆曈X系統(tǒng)檢測(cè)方向的神經(jīng)機(jī)制，設(shè)計(jì)一個(gè)仿生學(xué)的方法，從根源上實(shí)現(xiàn)特征提取及表征這一基本問題的解決，進(jìn)而為更復(fù)雜的任務(wù)提供生理基礎(chǔ)。

在視覺神經(jīng)科學(xué)中，簡(jiǎn)單細(xì)胞的方向選擇性一直是一個(gè)熱點(diǎn)問題。諾貝爾生理學(xué)獎(jiǎng)獲得者David Hubel 和Torsten Wiesel 提出過一個(gè)簡(jiǎn)單細(xì)胞的感受野模型(以下簡(jiǎn)稱Hubel-Wiesel 神經(jīng)模型)，該模型用幾何形式的約束解釋了簡(jiǎn)單細(xì)胞對(duì)條形刺激的方向選擇性。一方面，該模型具有簡(jiǎn)單樸素的形式;另一方面，該模型也有不少的缺陷，因而受到了許多挑戰(zhàn)。盡管如此，目前沒有嚴(yán)格的證據(jù)直接支持或者否定這個(gè)經(jīng)典的模型。

本書在Hubel-Wiesel 神經(jīng)模型的基礎(chǔ)上，提出一個(gè)方向計(jì)算的雙層網(wǎng)絡(luò)模型(以下簡(jiǎn)稱本書模型)。與Hubel-Wiesel 神經(jīng)模型相比，本書模型對(duì)底層神經(jīng)元的限制更少，對(duì)刺激形式的要求更低，且實(shí)現(xiàn)了每一層計(jì)算的細(xì)節(jié)，因而靈活度更高。數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)表明，本書模型能夠很好地模擬簡(jiǎn)單細(xì)胞的方向選擇性。

利用方向計(jì)算模型，本書進(jìn)一步提出一個(gè)圖像的方向檢測(cè)算法(以下簡(jiǎn)稱本書算法)。在合成圖像及自然圖像上得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該算法能夠從復(fù)雜圖像中提取滿意的方向圖。與傳統(tǒng)算法得到的邊緣圖、直線圖等相比，方向圖突出顯著語義特征而抑制瑣碎干擾信息，更接近物體的真實(shí)輪廓圖，因而促進(jìn)了分割及識(shí)別等高層任務(wù)更好更快地完成。此外，本書算法對(duì)參數(shù)調(diào)節(jié)的依賴更低、可并行計(jì)算程度高。

作為模型的應(yīng)用之一，本書巧妙地將方向檢測(cè)算法用于解釋幾種著名的幾何視錯(cuò)覺。本書用定性計(jì)算的方法從局部探索錯(cuò)覺的產(chǎn)生機(jī)制，生成了與人眼觀察理解相似的錯(cuò)覺現(xiàn)象，并將這種方法推廣到一系列錯(cuò)覺的解釋。作為更深層次的應(yīng)用，本書最后嘗試?yán)脝畏鶊D像的方向圖，恢復(fù)其中場(chǎng)景的部分三維信息，也取得了一定的成果。

本書正文部分安排如下：第1章介紹相關(guān)研究的現(xiàn)狀與本研究的主要內(nèi)容及特點(diǎn);第2章介紹本書模型建立的生理基礎(chǔ)與依據(jù);第3章介紹模型的底層設(shè)計(jì)，討論外側(cè)膝狀體細(xì)胞對(duì)刺激的響應(yīng)函數(shù);第4章介紹模型的頂層設(shè)計(jì)，討論簡(jiǎn)單細(xì)胞利用傳入外側(cè)膝狀體對(duì)刺激的響應(yīng)確定邊緣方位的幾種計(jì)算方法;第5章用數(shù)值實(shí)驗(yàn)證明模型的正確性與可行性，確定模型中參數(shù)的優(yōu)化取值，并使用仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)M形成簡(jiǎn)單細(xì)胞具有方向選擇性的感受野;第6章介紹基于方向選擇性模型的方向檢測(cè)算法在圖像表征、分割及匹配等方面的應(yīng)用;第7章將方向檢測(cè)用于解釋一系列幾何視錯(cuò)覺;第8章利用單幅圖像的方向圖部分恢復(fù)場(chǎng)景的三維信息;總結(jié)部分總結(jié)全書并展望后續(xù)研究課題。

作為我的第一本學(xué)術(shù)著作，本書包含了2007s2013年我在復(fù)旦大學(xué)攻讀研究生期間的主要研究成果，也是我的博士學(xué)位論文的主要部分。許多人對(duì)本書的完成提供了不可或缺的幫助和啟發(fā)。首先要感謝父母對(duì)我的養(yǎng)育之恩;感謝王曉梅師姐為本書第2章的寫作提供了大量參考資料，感謝肖錦文師弟為本書第6章6.4.2節(jié)提供了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù);最要感謝我的導(dǎo)師危輝教授，從課題選擇、數(shù)學(xué)建模、算法設(shè)計(jì)到實(shí)驗(yàn)分析等各環(huán)節(jié)都凝聚著危老師的辛勤指導(dǎo)，是他的精心培養(yǎng)才使我順利完成了學(xué)業(yè)。

本書既然是對(duì)之前研究成果的總結(jié)，自然不是終結(jié)，而是后續(xù)工作的起點(diǎn)。本書中懸而未決的問題與不盡理想的結(jié)果都是我正在研究的重要課題，也是我未來的研究方向。作為一名追求科學(xué)的年輕學(xué)者，這是我第一次撰寫學(xué)術(shù)論著，書中難免包含不嚴(yán)謹(jǐn)之處甚至錯(cuò)誤，敬請(qǐng)學(xué)界前輩與同仁不吝賜教。

第1章緒論 1

1.1 研究動(dòng)機(jī) 1

1.2 相關(guān)研究 3

1.3 關(guān)于本書 4

1.4 符號(hào)說明 7

第2章模型的生理基礎(chǔ) 9

2.1 初級(jí)視覺通路 9

2.2 神經(jīng)節(jié)及外膝體細(xì)胞的感受野 12

2.3 簡(jiǎn)單細(xì)胞的感受野 16

2.3.1 簡(jiǎn)單細(xì)胞的方向選擇性 16

2.3.2 簡(jiǎn)單細(xì)胞感受野的經(jīng)典模型 17

2.3.3 經(jīng)典模型的問題及相關(guān)模型 18

第3章外膝體對(duì)刺激的響應(yīng) 22

3.1 與對(duì)比度無關(guān)的響應(yīng) 22

3.2 響應(yīng)函數(shù)及其性質(zhì) 27

3.3 響應(yīng)曲線 31

第4章簡(jiǎn)單細(xì)胞的方向選擇性 34

4.1 基本最小二乘模型 34

4.2 非線性優(yōu)化模型 37

4.2.1 底層神經(jīng)元：基于響應(yīng)的有向距離估計(jì) 37

4.2.2 頂層神經(jīng)元：基于最優(yōu)化決策的方向判定 38

4.3 模型求解及解的性質(zhì) 40

4.3.1 帶二次約束的最小二乘法 40

4.3.2 解的性質(zhì) 41

4.3.3 數(shù)值解 43

4.4 誤差分析 44

4.5 改進(jìn)的非線性加權(quán)模型 46

4.6 經(jīng)典模型的方向歧義性 47

第5章實(shí)驗(yàn)及分析 51

5.1 方向檢測(cè)方法 51

5.2 模型的選擇 53

5.3 參數(shù)的確定 54

5.3.1 覆蓋率的選擇 54

5.3.2 神經(jīng)元密度 56

5.4 簡(jiǎn)單細(xì)胞感受野的模擬 57

5.5 刺激復(fù)雜度與計(jì)算誤差 60

第6章應(yīng)用一：圖像方向檢測(cè) 62

6.1 檢測(cè)方法 62

6.1.1 算法描述 62

6.1.2 并行優(yōu)化 65

6.2 形狀圖像 65

6.3 自然圖像 67

6.3.1 與邊緣檢測(cè)算法比較 68

6.3.2 與全局直線檢測(cè)算法比較 69

6.3.3 與邊緣檢測(cè)及局部直線檢測(cè)算法比較 72

6.3.4 與局部直線檢測(cè)及輪廓檢測(cè)算法比較 75

6.3.5 由粗到細(xì)的表征 78

6.4 對(duì)更高層處理的增強(qiáng) 80

6.4.1 分割效果的提升 80

6.4.2 匹配效果的提升 81

第7章應(yīng)用二：視錯(cuò)覺的解釋 85

7.1 干擾導(dǎo)致的計(jì)算偏差 85

7.2 錯(cuò)覺的解釋 86

7.2.1 Z¨ollner 錯(cuò)覺 87

7.2.2 Orbison 錯(cuò)覺 89

7.2.3 Caf′e Wall 錯(cuò)覺 90

7.2.4 Poggendorff 錯(cuò)覺 92

7.2.5 Hering 錯(cuò)覺 93

7.2.6 其他相關(guān)錯(cuò)覺 94

第8章應(yīng)用三：三維場(chǎng)景理解 98

8.1 圖像的三維信息獲取 98

8.2 成像模型 101

8.2.1 坐標(biāo)系的設(shè)置 101

8.2.2 坐標(biāo)系的變換 102

8.3 基本圖形的三維信息 104

8.3.1 矩形 105

8.3.2 圓形 107

8.3.3 特殊三角形 111

8.4 場(chǎng)景綜合特征分析 113

8.5 實(shí)驗(yàn) 116

8.5.1 特征提取 116

8.5.2 朝向計(jì)算實(shí)驗(yàn) 116

8.5.3 三維構(gòu)建實(shí)驗(yàn) 120

總結(jié) 123

參考文獻(xiàn) 128

任遠(yuǎn)

本書論述了視皮層中簡(jiǎn)單細(xì)胞的建模及其在圖像理解中的幾點(diǎn)應(yīng)用，包含了人工智能、神經(jīng)科學(xué)及認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域的內(nèi)容，屬于交叉學(xué)科的研究成果總結(jié)。本書在給簡(jiǎn)單細(xì)胞的方向選擇性現(xiàn)象建立數(shù)學(xué)模型后，逐步將其用于圖像的方向檢測(cè)與表征、高層語義的識(shí)別與理解、場(chǎng)景的三維信息獲取以及幾何視錯(cuò)覺的成因分析。書中除了用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論證明模型的正確性外，還用大量的數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)、真實(shí)圖像實(shí)驗(yàn)以及統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的可行性。

本書為計(jì)算機(jī)視覺、神經(jīng)視覺及認(rèn)知科學(xué)的跨學(xué)科研究提供了一個(gè)新的視角，具有一定的學(xué)術(shù)性，可以為人工智能及認(rèn)知科學(xué)研究者提供參考。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)硬件和軟件的發(fā)展，數(shù)字圖像處理在工程中的應(yīng)用變得越來越廣泛，姚峰林編著的這本《數(shù)字圖像處理及在工程中的應(yīng)用》以數(shù)字圖像處理的基本理論為起點(diǎn)，結(jié)合matlab軟件在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用，以提高學(xué)生對(duì)數(shù)字圖像處理的學(xué)習(xí)興趣，書中即有基本理論又有高級(jí)應(yīng)用，由淺入難，又與實(shí)踐結(jié)合，是在校生和工程技術(shù)人員的參考用書。

《MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用》全書側(cè)重于理論和實(shí)際的結(jié)合，以具體的分析和詳細(xì)的實(shí)例，讓讀者全面了解MATLAB圖形圖像處理技術(shù)。

全書共分13章，第1～3章是圖形圖像的基礎(chǔ)內(nèi)容、繪圖技術(shù)和圖形用戶界面應(yīng)用等，包括顯示、運(yùn)算、變換、濾波等基本操作方法；第4～12章是圖像處理技術(shù)的實(shí)用方法，介紹了圖像的空間變換、增強(qiáng)和復(fù)原、圖像壓縮以及圖像分析等應(yīng)用。第13章主要介紹了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題，MATLABR2006a在數(shù)字水印和信息隱藏方面的應(yīng)用，并附有相應(yīng)的源代碼可供參考。

本書結(jié)構(gòu)清晰，實(shí)例豐富，敘述淺顯易懂，可作為大學(xué)本科、專科相關(guān)專業(yè)的教材或參考書，也可作為圖像處理工程技術(shù)人員的參考書。

書 名: 混沌系統(tǒng)與混沌電路:原理、設(shè)計(jì)及其在通信中的應(yīng)用

作　者：禹思敏

出版社： 西安電子科技大學(xué)出版社

出版時(shí)間： 2011年4月1日

ISBN: 9787560625508

開本： 16開

定價(jià): 95.00元