版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、視覺系統(tǒng)通過少量神經(jīng)元可以表達復雜外部環(huán)境信息,其中的稀疏響應機制對于視覺計算、圖像稀疏表征、信號壓縮感知等領域具有重要影響。其中,模擬視覺的圖像稀疏表征能夠通過最簡潔方式表達圖像的本質(zhì)特征以及內(nèi)部聯(lián)系,進而提高圖像相關問題的處理效率和實時性,引起了普遍關注,成為當前研究熱點。
基于視覺系統(tǒng)是在外界環(huán)境中長期進化而來的假說,以自然圖像統(tǒng)計特性為切入點,依據(jù)視覺神經(jīng)生理機制,圍繞圖像稀疏表征及其應用中的三個核心問題:稀疏表征
2、模型、基函數(shù)集的提取及篩選、在圖像處理中的應用,進行了系統(tǒng)的研究,主要結(jié)果如下:
(1)分析了稀疏表示相關的主要視覺神經(jīng)機制,例如感受野特性、稀疏性、相關性、超完備性和同步振蕩等。研究并剖析了其與自然圖像特性的內(nèi)在關系,為解決基于視覺感知的圖像稀疏表征方法提供了依據(jù)和基礎。
(2)基于視覺神經(jīng)機制和相關視覺計算理論,模擬視神經(jīng)復雜細胞的基函數(shù)提取機制,構建了獨立子空間和拓撲獨立分量分析等稀疏表征模型,提出了相
3、關的自然圖像基函數(shù)訓練算法,建立了基函數(shù)完備集;進而,建立模擬視皮層同步振蕩機制的PCNN模型,提出了基于神經(jīng)元響應系數(shù)的基函數(shù)篩選算法。
(3)在上述完備集模型基礎上,根據(jù)視覺系統(tǒng)為降低噪聲和誤差敏感性,通過適當冗余增強系統(tǒng)穩(wěn)健性的特性,進一步使自然圖像中提取的特征維數(shù)大于圖像數(shù)據(jù)維數(shù),從而形成在不同朝向、相位和頻率等條件下的超完備集。針對超完備集帶來的稀疏性、相關性和準正交性三個約束條件,提出了相應的OCTICA稀疏表
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于視覺感知建模和表征學習的圖像質(zhì)量評價.pdf
- 基于視覺計算和人類感知的圖像質(zhì)量評價研究.pdf
- 基于圖像視覺的屬性學習應用研究.pdf
- 基于視覺感知的圖像處理方法研究.pdf
- 基于視覺感知特性的圖像檢索研究.pdf
- 基于壓縮感知的圖像處理及應用研究.pdf
- 基于BOW和視覺注意模型的圖像分類及其應用研究.pdf
- 基于視覺感知的圖像理解方法研究.pdf
- 基于視覺模型的圖像感知哈希算法研究.pdf
- 基于視覺感知的圖像質(zhì)量評價算法研究.pdf
- 基于視覺感知的圖像質(zhì)量評價方法研究.pdf
- 基于深度學習的圖像態(tài)勢感知應用研究.pdf
- 基于視覺感知的神經(jīng)計算模型及其應用研究.pdf
- 基于人類視覺系統(tǒng)的圖像信息感知和圖像質(zhì)量評價.pdf
- 基于視覺感知特性的彩色圖像分割.pdf
- 基于視覺感知和相關反饋機制的圖像檢索算法研究.pdf
- 基于感知和統(tǒng)計模型的圖像質(zhì)量評價技術及應用研究.pdf
- 基于生物視覺機理的圖像表征方法研究.pdf
- 基于視覺感知模型的圖像檢索算法研究.pdf
- 基于視覺感知的彩色圖像檢索方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論