本文選題：紋理 + 視覺特征　； 參考：《西安電子科技大學學報》2017年03期

【摘要】：針對傳統(tǒng)模型在提取圖像紋理特征時的局限性,借鑒初級視皮層細胞對邊緣及形狀的敏感性,提出了基于初級視皮層模型的圖像紋理特征提取模型.采用二維Gabor濾波器和指數延遲函數來模擬初級視皮層簡單細胞的感受野,并引用絕對值求和與歸一化進一步得到初級視皮層細胞模型,分析其對自然圖像的響應輸出特性,解碼得到圖像的紋理特征.仿真結果表明,建立的初級視皮層細胞模型能夠基本擬合生物實驗數據,實現對柵格及隨機點刺激的運動特征提取;所提紋理特征提取模型在對比選取最佳模型參數時能較好地實現對簡單人造圖像及自然圖像的紋理特征提取,有效地搭建了生物視覺與計算機視覺的聯系平臺.
[Abstract]:Aiming at the limitation of the traditional model in extracting image texture features and drawing on the sensitivity of primary visual cortex cells to edges and shapes, a new image texture feature extraction model based on primary visual cortex model is proposed. Two dimensional Gabor filter and exponential delay function are used to simulate the receptive field of simple cells in primary visual cortex. The model of primary visual cortex cells is obtained by using absolute summation and normalization, and its response to natural images is analyzed. The texture features of the image are obtained by decoding. The simulation results show that the established primary visual cortex cell model can basically fit the biological experimental data to extract the motion characteristics of grid and random point stimulation. The proposed texture feature extraction model can achieve texture feature extraction from simple artificial images and natural images by comparing and selecting the best model parameters, and effectively establishes the platform of connection between biological vision and computer vision.
【作者單位】： 空軍工程大學航空航天工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61372167,61379104)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1958828