本文關(guān)鍵詞：視覺假體中的視覺顯著圖提取與運(yùn)動(dòng)檢測(cè)　出處：《天津醫(yī)科大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：研究目的： 視覺假體是一種植入式的醫(yī)用電子設(shè)備。它通過將微攝像頭采集的圖像像素化處理后轉(zhuǎn)化為電信號(hào)刺激視覺神經(jīng)系統(tǒng)使失明患者重新獲得部分視知覺。在視覺假體中,神經(jīng)電極作用于視網(wǎng)膜,視神經(jīng)及視皮層上引起相應(yīng)神經(jīng)結(jié)構(gòu)興奮,產(chǎn)生神經(jīng)脈沖；該脈沖傳導(dǎo)至大腦皮層,從而產(chǎn)生視知覺。視覺假體的目的不是再生視覺的所有細(xì)節(jié)(如：顏色,深度,質(zhì)地結(jié)構(gòu)),而是僅為患者完成有限的基本生活活動(dòng)如閱讀,行走,運(yùn)動(dòng)檢測(cè)等,提供有用的視知覺信息,但是視覺假體產(chǎn)生的神經(jīng)活動(dòng)依賴于刺激微電極與神經(jīng)單元間點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的有限數(shù)量的刺激。在電刺激神經(jīng)元的過程中需要提供給電極有限的像素化圖像,然而,在日常生活活動(dòng)中包含的信息量是巨大的,如不經(jīng)過處理直接用于視覺假體上,盲人會(huì)出現(xiàn)不能識(shí)別如障礙物等顯著性目標(biāo)。因而需要對(duì)攝像頭所采集的圖像進(jìn)行顯著性處理,得到圖像中最顯著性的信息。通過分析其中最有效成分,可獲得適應(yīng)于視覺假體的像素化圖像,實(shí)現(xiàn)視覺假體的最終目的。 研究方法： 1.Itti模型的研究和分析。RGB圖像分解成亮度、顏色和方向圖。利用Itti模型對(duì)亮度、顏色和方向圖三個(gè)特征通道進(jìn)行高斯金字塔分解及多尺度相加運(yùn)算,得到三個(gè)通道的顯著圖；這三個(gè)通道的顯著圖平均求和得到的綜合顯著圖。 2.改進(jìn)Itti模型。RGB圖像分解成H、S和I圖取代顏色、亮度和方向圖；將RGB圖像轉(zhuǎn)換得到HSI圖像的H、S、I特征的圖像及它們的高斯金字塔分解圖像,特征圖,顯著圖以及由顯著圖加權(quán)求和得到的綜合顯著圖。應(yīng)用顯著圖精確度和圖像處理時(shí)間來衡量改進(jìn)前后兩種算法的效果。 3.顯著圖的優(yōu)化。依據(jù)人眼更加關(guān)注圖像中央?yún)^(qū)域信息的視覺機(jī)制,利用位置顯著圖對(duì)改進(jìn)的Itti模型進(jìn)行優(yōu)化。利用圖像的位置顯著圖對(duì)綜合顯著圖進(jìn)行優(yōu)化,能夠削弱周邊區(qū)域的顯著性。 4.改進(jìn)的顯著圖算法用于場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)的檢測(cè)。改進(jìn)的顯著圖算法處理一段自錄的含有運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景的視頻,檢測(cè)視頻中的運(yùn)動(dòng)。 研究結(jié)果： 1.一幅RGB圖像輸入到Itti模型中,首先得出圖像的的亮度、顏色和方向的高斯金字塔分解的圖像,其次得出這三個(gè)通道的特征圖和顯著圖,最后顯著圖平均求和得出的綜合顯著圖。 2.一幅RGB圖像輸入到改進(jìn)模型中,首先得出將RGB圖像轉(zhuǎn)換得到HSI圖像的H、S、I三個(gè)特征的圖像及它們的高斯金字塔分解的圖像,其次得出它們的特征圖和顯著圖以及這三個(gè)顯著圖加權(quán)求和得到的綜合顯著圖。 3.通過計(jì)算顯著圖的精確度得出利用改進(jìn)方法提取的顯著圖比Itti模型提取的顯著圖精確度提高了約15%-20%。統(tǒng)計(jì)改進(jìn)方法和Itti方法在處理一幅400×300大小圖像的運(yùn)行時(shí)間,及他們?cè)谔幚聿灰粯哟笮〉膱D像時(shí)所消耗的時(shí)間,改進(jìn)算法在檢測(cè)顯著性區(qū)域時(shí)用的時(shí)間少了近50%。 4.利用改進(jìn)的顯著圖算法用于處理含有運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景的視頻,從仿真結(jié)果可看出方法是可以檢測(cè)到視頻中人的運(yùn)動(dòng)。 研究結(jié)論： 1.通過對(duì)Itti模型和改進(jìn)方法得到的綜合顯著圖的精確度對(duì)比,改進(jìn)方法提取的顯著圖比Itti模型提取的顯著圖精確度得到了提高。改進(jìn)方法提取的顯著性區(qū)域要優(yōu)于Itti模型的結(jié)果。 2.利用優(yōu)化的模型檢測(cè)得出顯著圖,不管是復(fù)雜背景的圖像還是人工合成的圖像,利用優(yōu)化的方法都可以得到較好的結(jié)果。 3.改進(jìn)方法在運(yùn)算速度和效率上要優(yōu)于Itti方法。由于Itti方法除了要提取顏色和亮度特征外,還要提取方向特征,這個(gè)過程的運(yùn)算量比較大。而改進(jìn)方法精簡(jiǎn)了不同尺度的3個(gè)特征圖,且替代了方向特征,運(yùn)算量要小。 4.改進(jìn)模型用于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法是可以檢測(cè)到視頻中人的運(yùn)動(dòng),可以用于視覺假體中完成盲人識(shí)別場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)物體任務(wù)的需求。 5.改進(jìn)方法能夠有效辨識(shí)出圖像的顯著區(qū)域。特別是當(dāng)視野受到限制時(shí)候,有增強(qiáng)低視力的潛力。這方法可以在視覺假體現(xiàn)有的攝像頭和可穿戴式的計(jì)算平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)�？蓭椭と送瓿苫镜纳罨顒�(dòng)。
【學(xué)位授予單位】：天津醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R318.18;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 李晟;胡潔;柴新禹;任秋實(shí);彭穎紅;;基于視覺信息處理的視覺假體研究與設(shè)計(jì)[J];生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志;2012年04期

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本文編號(hào)：1318535