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基于初级视觉模型的轮廓提取  
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【英文题名】 Contour Detection Based on Primaty Visual Model
【作者】 崔弘睿;
【导师】 赵宏伟;
【学位授予单位】 吉林大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 吉林大学;崔弘睿
【网络出版投稿时间】 2011-08-09
【关键词】 轮廓提取; 复杂纹理背景; HMAX模型; 非经典感受野; 抑制;
【英文关键词】 Contour detection; Complex texture background; HMAX model; Non-classical receptive field; Inhibition;
【中文摘要】 轮廓提取是图像处理中的一类特征提取方法。由于轮廓包含形状和结构信息,而且具有很强的鲁棒性,因此,轮廓提取是目标识别所不可缺少的特征提取方法。 在轮廓提取方面,与经典边缘提取算法相比,基于非经典感受野抑制的轮廓提取算法具有较好的处理效果,尤其适合提取复杂纹理背景中的物体轮廓。该算法利用非经典感受野抑制性质能够减弱背景中的边缘,从而提高轮廓提取效果。但是此算法只是基于两层视觉模型,轮廓提取的正确率还是不够理想。 而HMAX模型具备了基本的五层视皮层功能结构,但是它主要用于目标识别。对于输入的图像,经过处理,最后输出的是一个表示图像特征的向量。因此,HMAX模型不适合轮廓提取。 本文正是认识到了基于非经典感受野抑制的轮廓提取算法与HMAX模型的优势与不足,将二者相结合,最后提出了本文算法并编写了代码。利用本文算法,对各类含有复杂纹理背景的图像进行了轮廓提取,并且与Canny算子和各向异性抑制算法进行比较。通过轮廓提取最佳效果图、评估参数表以及盒须图对三种方法进行了评估,结果表明本文算法提高了轮廓提取的正确率,减少了错误提取的背景边缘,是一种性能良好的轮廓提取算法,也为目标识别奠定了良好...
【英文摘要】 Edge detection is commonly used in digital image processing, and is a low-level feature extraction means. Although the traditional edge detection algorithms have benefits such as fast, easily to achieve, they did not take into account contextual informations, middle-level informations and high-level informations. Contour detection is one of middle-level feature detection methods in image processing. Compared with the edge detection, contour detection is more robust, and is essential feature extraction metho...
【更新日期】 2011-09-20

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导师:赵宏伟    导师单位:吉林大学    学位授予单位:吉林大学
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