基于生物视觉机制的图像感兴趣区域快速获取方法研究

• 作者: 刘尚旺 胡剑兰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉注意模型 HFT PCNN 感兴趣区域
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 171-175
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.09.041

摘要

为快速准确地获取图像感兴趣区域，有必要从宏观视觉通道到微观视觉神经细胞全程模拟生物视觉机制。首先，在模拟宏观视觉 where 通道的超复数傅里叶变换 HFT（Hypercomplex Fourier Transform）模型中，为突显图像中的显著目标，增加背景通道，抑制背景信息；其次，用模拟生物视觉神经元的脉冲耦合神经网络 PCNN（Pulse Coupled Neural Network）来扩展 HFT 模型：将改进HFT 模型的显著图作为简化 PCNN 的输入图像，并利用最小交叉熵分割出感兴趣区域。实验结果表明，该感兴趣区域提取算法的准确性达到98．1％，提取时间为5．732 s，能够快速准确地检测出图像的感兴趣区域。