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公开(公告)号：CN103345754A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310290419.0
申请日：2013-07-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于皮层神经元视觉方向响应的图像边缘检测方法。本发明首先对视野内图像进行多方向Log-Gabor滤波预处理；其次选择匹配上述预处理方向的图像降维方式，将四路二维图像信号分别降维为一维信号序列；然后将四路一维信号序列分别输入至皮层神经元模型，产生动作电位序列；接着将四路动作电位序列分别按图像降维逆扫描方式重构为对应的二维信号；最后将重构的四路二维信号经过判别器，融合为一路二维信号，并重新映射为二值图像，即为原图像边缘检测的结果。该发明有效的结合生物视觉系统的方向选择性和神经元的脉冲发放机制，使其更符合真实的视觉生理特性，因而具有较理想的边缘检测效果。
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公开(公告)号：CN103985115B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201410128822.8
申请日：2014-04-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种仿视觉感光层功能的图像多强度边缘检测方法。在图像预处理阶段，为避免视觉系统的适应性，对图像采取了多方向多尺度下的移动操作；构建感光层神经元网络模型，根据时间窗口内的神经元动作电位发放特性，判别并实现神经元之间的抑制性或增强性突触连接；以移动图像输入前后的感光层神经元网络响应模式差异，获取图像多强度边缘的检测结果。本发明考虑神经元突触连接特性以及神经元动作电位发放机制，模拟了视觉感光层的一些重要特性，能够有效实现图像多强度边缘的检测。
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公开(公告)号：CN103679710A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310631982.X
申请日：2013-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于多层神经元群放电信息的图像弱边缘检测方法。本发明构建具有抑制突触互连的多层神经元群，将数字图像作为输入层神经元群的输入，以各神经元首次放电的时空信息来表征图像像素；利用视觉感受野及各神经元放电时序，以时间方差来描述图像的空间细节，并考虑侧向抑制，继而实现选择注意机制以获取图像信息的视觉注意数据；结合选择注意过程，采用Log-Gabor多方向滤波结果实现空间变分辨率机制，获得重构后的图像边缘信息，并利用输出层神经元群对边缘信息进行增强。本发明考虑了神经元群的突触互连特性；引入多方向滤波机制反映皮质对视觉信息的简单过程；利用多层神经元群实现图像弱边缘的有效检测。
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公开(公告)号：CN102915528A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210437954.X
申请日：2012-11-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种阵列级联FHN模型随机共振机制的二值图像增强方法。本发明首先对含噪二值图像进行多方向的Hilbert扫描，将其降维为多路一维信号序列；将映射后的二值序列分别输入阵列并联FHN神经元模型，调节内噪声强度，使得并联系统响应达到最佳的随机共振状态；对多路输出进行加权运算，得到一个新的输出序列，并重构为二维信号；然后分别对二维信号进行行列扫描，重新降维为一维信号序列，输入到级联串联FHN神经元模型，得到两路增强后的输出信号序列，并将它们恢复成二维信号；最后两路二维信号输入判别器，输出增强后的二值图像。本发明能够凸显图像信号的轮廓与细节，去除边缘毛刺，显著改善低信噪比图像的质量。
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公开(公告)号：CN103985115A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410128822.8
申请日：2014-04-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种仿视觉感光层功能的图像多强度边缘检测方法。在图像预处理阶段，为避免视觉系统的适应性，对图像采取了多方向多尺度下的移动操作；构建感光层神经元网络模型，根据时间窗口内的神经元动作电位发放特性，判别并实现神经元之间的抑制性或增强性突触连接；以移动图像输入前后的感光层神经元网络响应模式差异，获取图像多强度边缘的检测结果。本发明考虑神经元突触连接特性以及神经元动作电位发放机制，模拟了视觉感光层的一些重要特性，能够有效实现图像多强度边缘的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103440642A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310332517.6
申请日：2013-08-01
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于点阵神经元响应时空信息的图像强弱边缘检测方法。本发明首先利用视野内图像的多方向Log-Gabor滤波结果，重构图像的边缘信息；接着将重构结果作为点阵神经元的输入；记录各个神经元首次发放动作电位的时间，形成时间矩阵；然后构造感受野窗口在时间矩阵上滑动，根据各时间元素的时序计算改进后的方差，并赋值给窗口中心点，从而获得包含神经元响应时间和空间信息的方差矩阵；之后将前述感受野窗口继续在方差矩阵上滑动，实现神经元在空间上的侧向抑制特性，获得边缘矩阵；最后将边缘矩阵逆映射为结果图像。本发明考虑了点阵神经元响应的时空信息，不仅能够检测出图像边缘，而且能够有效反映出边缘的强弱关系。
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公开(公告)号：CN103679710B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310631982.X
申请日：2013-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于多层神经元群放电信息的图像弱边缘检测方法。本发明构建具有抑制突触互连的多层神经元群，将数字图像作为输入层神经元群的输入，以各神经元首次放电的时空信息来表征图像像素；利用视觉感受野及各神经元放电时序，以时间方差来描述图像的空间细节，并考虑侧向抑制，继而实现选择注意机制以获取图像信息的视觉注意数据；结合选择注意过程，采用Log?Gabor多方向滤波结果实现空间变分辨率机制，获得重构后的图像边缘信息，并利用输出层神经元群对边缘信息进行增强。本发明考虑了神经元群的突触互连特性；引入多方向滤波机制反映皮质对视觉信息的简单过程；利用多层神经元群实现图像弱边缘的有效检测。
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公开(公告)号：CN102915528B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201210437954.X
申请日：2012-11-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种阵列级联FHN模型随机共振机制的二值图像增强方法。本发明首先对含噪二值图像进行多方向的Hilbert扫描，将其降维为多路一维信号序列；将映射后的二值序列分别输入阵列并联FHN神经元模型，调节内噪声强度，使得并联系统响应达到最佳的随机共振状态；对多路输出进行加权运算，得到一个新的输出序列，并重构为二维信号；然后分别对二维信号进行行列扫描，重新降维为一维信号序列，输入到级联串联FHN神经元模型，得到两路增强后的输出信号序列，并将它们恢复成二维信号；最后两路二维信号输入判别器，输出增强后的二值图像。本发明能够凸显图像信号的轮廓与细节，去除边缘毛刺，显著改善低信噪比图像的质量。
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公开(公告)号：CN103345754B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310290419.0
申请日：2013-07-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于皮层神经元视觉方向响应的图像边缘检测方法。本发明首先对视野内图像进行多方向Log-Gabor滤波预处理；其次选择匹配上述预处理方向的图像降维方式，将四路二维图像信号分别降维为一维信号序列；然后将四路一维信号序列分别输入至皮层神经元模型，产生动作电位序列；接着将四路动作电位序列分别按图像降维逆扫描方式重构为对应的二维信号；最后将重构的四路二维信号经过判别器，融合为一路二维信号，并重新映射为二值图像，即为原图像边缘检测的结果。该发明有效的结合生物视觉系统的方向选择性和神经元的脉冲发放机制，使其更符合真实的视觉生理特性，因而具有较理想的边缘检测效果。
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公开(公告)号：CN103440642B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310332517.6
申请日：2013-08-01
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于点阵神经元响应时空信息的图像强弱边缘检测方法。本发明首先利用视野内图像的多方向Log-Gabor滤波结果，重构图像的边缘信息；接着将重构结果作为点阵神经元的输入；记录各个神经元首次发放动作电位的时间，形成时间矩阵；然后构造感受野窗口在时间矩阵上滑动，根据各时间元素的时序计算改进后的方差，并赋值给窗口中心点，从而获得包含神经元响应时间和空间信息的方差矩阵；之后将前述感受野窗口继续在方差矩阵上滑动，实现神经元在空间上的侧向抑制特性，获得边缘矩阵；最后将边缘矩阵逆映射为结果图像。本发明考虑了点阵神经元响应的时空信息，不仅能够检测出图像边缘，而且能够有效反映出边缘的强弱关系。
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