2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、輪廓與邊界檢測技術(shù)作為計算機視覺領(lǐng)域的一項基礎研究,近幾十年來被廣泛研究,由于場景的復雜性,自然圖像的輪廓與邊界難以被檢測出來,這將直接影響更高級的視覺任務。本文著重研究自然圖像的輪廓與邊界檢測技術(shù),通過引入人眼視覺信息處理機制,提出了兩種輪廓檢測算法:一種是基于組合感受野和朝向特征調(diào)制的輪廓與邊界檢測算法、另一種是基于視覺顏色理論和同質(zhì)抑制的輪廓與邊界檢測算法。
  首先,研究了基于非經(jīng)典感受野各向同性抑制的輪廓與邊界檢測算法。

2、利用2D-Gabor函數(shù)模擬視皮層V1區(qū)神經(jīng)細胞的經(jīng)典感受野,DOG函數(shù)模擬非經(jīng)典感受野,與 Canny算子相比,該算法能有效減少紋理邊緣并保留輪廓與邊界,然而該算法直接將圖像投射到視皮層上,忽略了外側(cè)膝狀體的處理過程,因而研究了基于組合感受野的輪廓與邊界檢測算法,該方法雖然優(yōu)于基于2D-Gabor函數(shù)的輪廓與邊界檢測算法,但是沒有考慮非經(jīng)典感受野對經(jīng)典感受野的抑制作用,導致結(jié)果中含有較多的紋理邊緣。
  其次,考慮到非經(jīng)典感受野

3、對經(jīng)典感受野的抑制程度與兩者間的朝向特征差異有關(guān),本文提出了一種基于組合感受野和朝向特征調(diào)制的輪廓與邊界檢測算法,實驗結(jié)果表明,該算法有效減少了紋理邊緣。
  最后,考慮到顏色信息對于理解自然場景的重要性,研究了基于視覺顏色理論的輪廓檢測算法,通過模擬視覺通道上的顏色拮抗機制,檢測出圖像中的顏色和亮度邊界,然而,檢測結(jié)果中含有較多的紋理邊緣,利用非經(jīng)典感受野對經(jīng)典感受野的同質(zhì)抑制作用,本文提出了一種基于視覺顏色理論和同質(zhì)抑制的輪廓

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