基于仿生视觉的图像RST不变属性特征提取方法.pdf

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1、第３８卷第４期仪器仪表学报Ｖｏｌ３８Ｎｏ４２０１７年４月ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＡｐｒ．２０１７基于仿生视觉的图像ＲＳＴ不变属性特征提取方法１１２３余伶俐，夏旭梅，周开军，陈海初（１．中南大学信息科学与工程学院长沙４１００８３；２．湖南商学院计算机与信息工程学院长沙４１０２０５；３．南昌大学机电工程学院南昌３３００３１）摘要：针对图像目标识别过程中易受旋转、缩放、平移及噪声影响的问题，提出一种仿生物视觉感知的ＲＳＴ不变属性特征提取方法，以提升形变目标的识别率与抗噪

2、鲁棒性。受生物视觉感知机理启发，其皮质细胞经过多级变换后，能够最佳权衡图像选择性与不变性。为此，该方法设计成两个阶段。第１阶段中，受生物视觉在水平与垂直方向响应强烈的启发，提出Ｇａｂｏｒ滤波器与双极滤波器融合的ｆｉｌｔｅｒｔｏｆｉｌｔｅｒ方向边缘检测方法。Ｇａｂｏｒ滤波作为底层滤波器平滑图像，通过高层水平与垂直方向双极滤波器检测边缘，构建方向边缘检测子。以增强特征提取的鲁棒性，提升边缘检测的准确度。在此基础上，模拟大脑视觉皮质细胞对线条响应强度的反馈，根据不同边缘方向及间距，度量图像线条的空间频率。设计空间频率间

3、距检测子，将方向边缘图像映射至方向θ－间距Ｉ坐标系中。使原图像的旋转与比例缩放，在该坐标系上表现为水平与垂直方向变化。在第２阶段中，针对第１阶段输出图像，再次进行方向边缘检测与间距检测。将第１阶段中水平与垂直平移变换，转变为第２阶段的特征图中不变像素点，使图像具有ＲＳＴ不变性。通过实验统计分析，验证了本文特征的ＲＳＴ不变性及其识别能力。并与其他不变属性特征提取方法进行了识别率与复杂度比较，突显本方法对噪声的强鲁棒性与ＲＳＴ的高识别率。关键词：ＲＳＴ不变属性特征；仿生物视觉感知；图像特征提取；目标识别中图分类号：ＴＰ７

4、５１ＴＨ３９文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：５２０．６０４０ＲＳＴｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｓｐｉｒｅｄｂｙｂｉｏｎｉｃｖｉｓｕａｌｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ１１２３ＹｕＬｉｎｇｌｉ，ＸｉａＸｕｍｅｉ，ＺｈｏｕＫａｉｊｕｎ，ＣｈｅｎＨａｉｃｈｕ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００８３，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔ

5、ｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０２０５，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｃｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００３１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｏｔａｔｉｏｎ，ｓｃａｌｉｎｇａｎｄｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ（ＲＳＴ）ｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｗｉｔｈｂｉｏｎｉｃｖｉｓｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔ

6、ｈｅｉｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ．Ｉｎｓｐｉｒｅｄｂｙｔｈｅｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｖｉｓｕａｌｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ，ｔｈｅｃｏｒｔｉｃａｌｃｅｌｌｓａｒｅａｂｌｅｔｏｂａｌａｎｃｅｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｉｎｖａｒｉａｎｃｅｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｗｉｔｈｍｕｌｔｉｐｌｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｄｅｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｗｏｓｔａｇｅｓ．Ｉｎｔｈｅｆｉｒｓｔｓｔａｇｅ，ｉｎｓｐｉｒｅｄｂｙｔｈｅｈｏｒｉｚｏｎｔ

7、ａｌａｎｄｖｅｒｔｉｃａｌｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｖｉｓｉｏｎ，ａｎｏｖｅｌｆｉｌｔｅｒｔｏｆｉｌｔｅｒｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｏｒｉｓｂｕｉｌｔｔｈａｔｃｏｍｂｉｎｅｓＧａｂｏｒｆｉｌｔｅｒｓａｎｄｂｉｐｏｌａｒｆｉｌｔｅｒｓ．ＴｈｅＧａｂｏｒｆｉｌｔｅｒｓａｒｅｕｓｅｄａｓｔｈｅｂｏｔｔｏｍｆｉｌｔｅｒｔｏｓｍｏｏｔｈｉｍａｇｅｓ，ａｎｄｔｈｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｏｒｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｙｔｈｅｅｄｇｅｏｆｔｈｅｈｏｒｉｚｏｎｔａｌａｎｄｖｅｒｔｉ

8、ｃａｌｂｉｐｏｌａｒｆｉｌｔｅｒ，ｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓａｎｄｔｈｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｒｅｓｐｏｎｓｅｉｎｔｅｎｓｉｔｙｏｆｃｏｒｔｉｃａｌｖｉｓｕａｌｃｏｒｔｅｘｃｅｌｌｓａｒｅｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｄｔｈｅｓｐａｔｉａｌｆｒｅｑｕｅｎｃ