基于視覺(jué)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型及其在圖像邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf

1、視覺(jué)系統(tǒng)是人類感知客觀世界的主要途徑。雖然隨著神經(jīng)實(shí)驗(yàn)手段的不斷完善，人們已經(jīng)可以從單個(gè)視覺(jué)細(xì)胞、視覺(jué)功能團(tuán)組以及視皮層復(fù)雜信息流等層面對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)的神經(jīng)編解碼模式展開(kāi)研究，但上述研究大多局限于對(duì)視覺(jué)神經(jīng)生理實(shí)驗(yàn)的觀察或驗(yàn)證上。因此如何從人工智能和信息處理的角度出發(fā)，考慮建立符合視覺(jué)神經(jīng)特性的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型，并研究其在圖像處理中的具體應(yīng)用就顯得非常有意義。本文首先基于 Leaky Integrate-and-Fire（LIF）模型建立神經(jīng)元

2、網(wǎng)絡(luò)，利用神經(jīng)元感受野及發(fā)放波動(dòng)特性，解釋視覺(jué)感光層功能在視覺(jué)系統(tǒng)信息獲取中的重要作用；然后基于化學(xué)突觸可塑性，研究信號(hào)傳遞過(guò)程中神經(jīng)編碼的作用，并應(yīng)用于圖像邊緣檢測(cè)中，解釋神經(jīng)編碼模式在視覺(jué)系統(tǒng)信息提取中的重要性；最后本文以零件斷層掃描圖像為例，結(jié)合感光層功能及基于動(dòng)態(tài)化學(xué)突觸的神經(jīng)編碼特征實(shí)現(xiàn)零件缺陷區(qū)域的邊緣檢測(cè)功能。本文的具體研究?jī)?nèi)容及成果包括：
　　(1)提出了一種基于視覺(jué)感光層功能的圖像邊緣檢測(cè)新方法。構(gòu)建了以LIF神

3、經(jīng)元電生理模型為基本單元的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)特定時(shí)間窗口內(nèi)各個(gè)神經(jīng)元的脈沖發(fā)放情況，對(duì)神經(jīng)元的增強(qiáng)(ON)或抑制(OFF)類別進(jìn)行判斷；通過(guò)拮抗式感受野特性以及神經(jīng)元激勵(lì)的反饋增強(qiáng)模式來(lái)實(shí)現(xiàn)弱邊緣的凸顯；為克服視覺(jué)感光層所具有的適應(yīng)性并凸顯弱細(xì)節(jié)的對(duì)比度，對(duì)圖像進(jìn)行多方向多距離尺度的移動(dòng)，并融合感光層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)脈沖發(fā)放率的差異信息，最后實(shí)現(xiàn)圖像邊緣的有效檢測(cè)。結(jié)果表明所提出方法可以有效完整地檢測(cè)出圖像多強(qiáng)度邊緣，且其對(duì)弱邊緣檢測(cè)優(yōu)勢(shì)明顯。

4、
　　(2)提出了一種基于動(dòng)態(tài)化學(xué)突觸連接的圖像神經(jīng)編碼邊緣檢測(cè)方法。構(gòu)建了以LIF神經(jīng)元電生理模型為基本單元的三層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，基于中心給光興奮(ON)周圍去光興奮(OFF)的感受野特性，改變化學(xué)突觸連接的信號(hào)傳遞能力，凸顯圖像空間信息編碼特征，分離圖像邊緣及非邊緣所對(duì)應(yīng)神經(jīng)元的發(fā)放模式；為消除神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪聲信息的誤編碼，對(duì)圖像進(jìn)行移動(dòng)預(yù)處理；將神經(jīng)元脈沖反饋?zhàn)饔糜诨瘜W(xué)突觸連接，加強(qiáng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)發(fā)放的時(shí)間特征對(duì)編碼的影響，實(shí)現(xiàn)圖像

5、邊緣的有效檢測(cè)。結(jié)果表明本文方法可以有效的檢測(cè)出圖像邊緣信息，能夠充分表達(dá)圖像中的細(xì)節(jié)信息。
　　(3)本文提出一種檢測(cè)零件內(nèi)部缺陷區(qū)域邊緣的新方法，嘗試視覺(jué)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型在零件斷層掃描（CT）圖像分析中的應(yīng)用。通過(guò)感光層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)功能及化學(xué)突觸可塑性，以神經(jīng)元發(fā)放波動(dòng)率為特征，調(diào)整突觸連接的信號(hào)轉(zhuǎn)化能力，利用具備視覺(jué)感知特性的LIF神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)發(fā)放編碼，實(shí)現(xiàn)CT圖像中缺陷區(qū)域邊緣檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明，相較于傳統(tǒng)方法，新方法對(duì)細(xì)節(jié)信息