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时间:2019-05-15
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1、forthedegreeofMasterTheResearchofVisualFeatureIntegrateModelBasedonVisualMechanismandItsApplicationByYongqiangLiSupervisor:Prof.PengLuPatternRecognitionandIntelligentSystemSchoolofElectricalEngineering一May,2011学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不
2、包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。靴敝储:梅该嗍训年舭7日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关
3、的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者:上.参爷强日期:洲1年“月。7日摘要动物视觉系统中所隐含的极为高效的信息处理机制是一直困扰研究者的难题。随着与图像相关的控制技术在社会、经济和国家安全等领域中的需求持续迅猛增长,进一步充分发挥信息科学、生命科学和数理科学的交叉优势,研究和发现视觉系统深层次的信息处理机制,以大幅度提高计算机对海量图像信息的理解能力和处理效率,成为非常紧迫的问题。动物视觉系统的效率并不在于信号传导的快速性,而主要体现在视皮层神经细胞的信息处理方式上。本文以视觉系统早期阶段的高效
4、信息处理机制作为切入点,根据其分层、并行和皮层间交互的信息处理特点,重点探索初级视皮层信息整合机制并建立可计算模型,进一步设计了模型的关键算法,针对多种具体应用验证了模型和算法的可行性和有效性,主要研究结果如下:(1)分析了视觉信息的传递过程以及关键的信息处理机制;从自然图像的统计特性入手模拟建立视觉信息处理模型,从自然图像的空间相关性、高阶统计特性和时空特性角度研究分析经典线性模型及其主要优化判据和优化算法。(2)模拟视觉系统特征提取和整合机制提出了视觉特征整合的可计算模型,模型分为视网膜预处理、感受野初步整合和同步整合三部分。图像特征首先在视网
5、膜中进行预处理,去除二阶冗余,然后经感受野初步整合提取图像的感受野拓扑特征,最后根据具体的测试图像,对图像特征进行同步整合,筛选出最佳神经元的响应。根据可计算模型进一步设计了相应的关键算法。(3)针对列车裂纹检测、交通车辆检测和隐蔽目标搜索三类应用,对模型及算法进行了验证。实验结果表明,算法在裂纹检测率、车辆检测准确率和目标搜索准确率上优于传统方法。(4)根据关键算法,基于MATLAB7.0设计实现了视觉特征整合原型系统。系统能够完成对上述三类应用的识别和检测功能。关键词:视觉特征;自然图像;特征整合;感受野;神经元AbstractWiththed
6、emandofimage-relatedcontroltechnologywhichgrowthrapidlyinthefieldsofsocial,economic,nationalsecurityandSOon,itbecomesaverypressingproblemtodevelopadvantagesamonginformationscience,lifescienceandmathematicalscience,andfindthedeepinformationprocessingmechanisminthevisualsystemto
7、improvetheimageinformationunderstandingabilityandtreatmentefficiencyofcomputer.Theefficiencyofanimalvisualsystemmainlyreflectsinthewayofinformationprocessingofvisualcortexcells,andnotintherapidityofsignalconduction.Inthispaper,wetaketheefficientinformationprocessingmechanismth
8、atexistinearlystageofvisualsystemasbreakthroughpo硫,exploredth
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