基于抑制性中间神经元的边缘检测方法

摘要

本发明公开一种基于抑制性中间神经元的边缘检测方法，其关注抑制性中间神经元属性来进行边缘检测，提出了基于增益调制功能的新型边缘特征检测模型。增益调制功能边缘检测模型可看作为基于空间拮抗型式感受野的图像边缘特征检测方法，专门用于自然图像分析，并且比经典的边缘检测方法具有更丰富信息。它整合了兴奋性神经元的空间结构属性和抑制性中间神经元属性的优点，它在某种程度上模拟了大脑运作机制，能够表达图像的边缘信息和颜色信息。基于增益调制作用的边缘检测模型所包含的信息量明显地高于经典的边缘检测模型，可以视为基于模拟神经元连接机制的边缘检测模型。

主权项

基于抑制性中间神经元的边缘检测方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1、采用高斯滤波器对原始彩色图像的红色，绿色，蓝色和黄色分量进行高斯滤波；步骤2、根据高斯滤波后的红色分量R，绿色分量G，蓝色分量B和黄色分量Y，分别计算红绿拮抗颜色的感受野的易化响应红绿拮抗颜色的感受野的抑制响应C_r‑g+、蓝黄拮抗颜色的感受野的易化响应C_b+y‑和蓝黄拮抗颜色的感受野的抑制响应C_b‑y+；步骤3、分别对红绿拮抗颜色的感受野的易化响应红绿拮抗颜色的感受野的抑制响应C_r‑g+、蓝黄拮抗颜色的感受野的易化响应C_b+y‑和蓝黄拮抗颜色的感受野的抑制响应C_b‑y+进行增益调制，获得增益调制后的红绿拮抗颜色的易化响应I_r+g‑、红绿拮抗颜色的抑响应I_r+g+、蓝黄拮抗颜色的易化响应I_b+y‑和蓝黄拮抗颜色的抑制响应I_b‑y+；步骤4，分别采用Sigmoid函数对调制后的红绿拮抗颜色的易化响应I_r+g‑、红绿拮抗颜色的抑响应I_r+g+、蓝黄拮抗颜色的易化响应I_b+y‑和蓝黄拮抗颜色的抑制响应I_b‑y+进行处理，获得红绿拮抗颜色的易化增益调制图像M_r+g‑、红绿拮抗颜色的抑制增益调制图像M_r+g+、蓝黄拮抗颜色的易化增益调制图像M_b+y‑和蓝黄拮抗颜色的抑制增益调制图像M_b‑y+；步骤5、采用Gabor滤波器对红绿拮抗颜色的易化增益调制图像M_r+g‑、红绿拮抗颜色的抑制增益调制图像M_r+g+进行处理，获得红绿拮抗颜色的边缘图像e_rg；同时，采用Gabor滤波器对蓝黄拮抗颜色的易化增益调制图像M_b+y‑和蓝黄拮抗颜色的抑制增益调制图像M_b‑y+进行处理，获得蓝黄拮抗颜色的边缘图像e_by；步骤6、分别对红绿拮抗颜色的边缘图像e_rg和蓝黄拮抗颜色的边缘图像e_by进行增益调制，获得增益调制后的红绿拮抗颜色的边缘图像E_rg和蓝黄拮抗颜色的边缘图像E_by；步骤7、对增益调制后的红绿拮抗颜色的边缘图像E_rg和蓝黄拮抗颜色的边缘图像E_by进行PCA降维，并对降维后的边缘图像E_rg和边缘图像E_by进行叠加，获得一幅最终边缘图像e_pca；步骤8、分别采用Sigmoid函数对最终边缘图像e_pca进行处理，获得最终边缘图像E；步骤9、采用Canny边缘算子来抽取最终边缘图像E的轮廓线，完成原始彩色图像的边缘检测。