基于非经典感受野多尺度机制的图像分析方法

• 作者: 许跃颖 郎波 黄静
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多尺度 图像分析 轮廓检测 非经典感受野
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3225字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2017.07.002

摘要

神经生理学研究表明,生物视觉系统比机器视觉系统在视觉信息上更加高效,这种信息处理的高效性归功于人类视觉神经中存在的多层神经网络.作为人类视觉系统的初级处理阶段,神经节细胞非经典感受野的尺寸大小可以根据外界刺激的性质进行自动调节,这种机制利用在图像处理技术上能够达到多尺度图像分析的目的.文中提出一个基于非经典感受野的多尺度图像分析方法,通过非经典感受野的自动调整机制,保留了图像的关键信息,减少了视觉系统进一步阶段的冗余信息.并通过与N-cut算法的对比和轮廓检测的实验表明这种多尺度规模图像分析模型能够给后期的图像处理任务带来一定程度的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄静	北京师范大学珠海分校信息技术学院	45	194	7.0	11.0
2	许跃颖	北京师范大学珠海分校信息技术学院	6	9	2.0	3.0
3	郎波	北京师范大学珠海分校信息技术学院	11	23	3.0	4.0