基于認(rèn)知的立體視覺技術(shù)研究.pdf

1、視覺認(rèn)知作為腦科學(xué)及認(rèn)知科學(xué)分支之一，主要的研究工作就是探索大腦內(nèi)部的視覺信息處理是在何處如何進(jìn)行的。從事模式識別的人更加關(guān)心大腦是如何處理視覺信息的，他們利用神經(jīng)生理學(xué)的最新研究成果建立起了基于認(rèn)知的機(jī)器視覺，主要研究在視皮層視差檢測中的眼動機(jī)制和視覺注意機(jī)制。到目前為止，這兩種算法視皮層視差檢測機(jī)制和視覺注意機(jī)制都是處理各自領(lǐng)域的，并沒有真正的交叉融合起來，這兩者的融合是立體視覺認(rèn)知中需要進(jìn)一步解決的問題。本文針對以上問題進(jìn)行了探索

2、和研究，在借鑒前人的研究成果基礎(chǔ)上提出新方法，并通過實驗證明了所提方法的有效性。論文的主要工作包括以下幾個方面：
　　 (1)將視皮層視差檢測機(jī)制和視覺注意機(jī)制放在同一個框架下來研究。視皮層視差檢測機(jī)制的研究目標(biāo)是通過認(rèn)知的計算模型從二維圖像中獲取三維環(huán)境信息，而視覺選擇機(jī)制則研究的是如何利用物體與周圍環(huán)境的顏色，形狀等信息模擬主體在海量的視覺信息中視覺焦點的提取和轉(zhuǎn)移。本文通過分析兩者間內(nèi)在聯(lián)系和相互關(guān)系，并將其統(tǒng)一至同一框架

3、中進(jìn)行研究。然后結(jié)合亮度，顏色，方向等特征引導(dǎo)的自下而上的視覺注意計算模型來提取有意義的物體信息并把信息反饋到視差檢測模型，對視差檢測模型中加以指導(dǎo)。
　　 (2)提出視皮層視差檢測機(jī)制中置信點擴(kuò)散算法。認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)指出視皮層視差檢測機(jī)制中位置差和相位差同時存在，這為視差能量模型理論提供了支持。本文結(jié)合了視皮層視差檢測的最新研究成果和傳統(tǒng)視差理論的約束條件，以圖像平移模擬眼動機(jī)制實現(xiàn)位置差檢測的計算模型，使用一維Gabor濾波器

4、提取相位來實現(xiàn)相位差的計算模型，最后通過概率學(xué)的內(nèi)容，對眼動過程中提取的所有的深度加以判定和選擇生成視差圖。并在視皮層視差檢測機(jī)制中融入了置信點擴(kuò)散的算法，對生成的視差信息加以判斷和修訂。實驗結(jié)果表明置信點的提出可以降低誤匹配率。
　　 (3)視覺注意下的眼動機(jī)制。在傳統(tǒng)的視皮層視差檢測機(jī)制中，并沒有考慮眼動機(jī)制的約束和限制，傳統(tǒng)的圖像平移包括了整個視差可能出現(xiàn)的范圍，沒有發(fā)揮大腦的能動性。結(jié)果造成了計算量大、視差信息臃腫等缺點