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时间:2020-03-23
《基于仿生视觉的图像RST不变属性特征提取方法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第38卷第4期仪器仪表学报Vol38No42017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filtertofilter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、51TH39文献标识码:A国家标准学科分类代码:520.6040RSTinvariantfeatureextractionmethodinspiredbybionicvisualperception1123YuLingli,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,anovelfiltertofilterorientationedgedetectorisbuiltthatcombinesGaborfiltersandbipolarfilters.TheGaborfiltersareusedasthebottomfiltertosmoothimages,andtheedgedetectorisconstructedbytheedgeofthehorizontalandverti
8、calbipolarfilter,toenhancethefeatureextractionrobustnessandtheedgedetectionaccuracy.Onthisbasis,responseintensityofcorticalvisualcortexcellsaresimulatedandthespatialfrequenc
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