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

  更多相關(guān)文章： 顯著性區(qū)域 顯著目標 視覺假體 顯著圖檢測 顯著圖精確度 運動檢測

【摘要】：研究目的： 視覺假體是一種植入式的醫(yī)用電子設備。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神經(jīng)結(jié)構(gòu)興奮,產(chǎn)生神經(jīng)脈沖；該脈沖傳導至大腦皮層,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如閱讀,行走,運動檢測等,提供有用的視知覺信息,但是視覺假體產(chǎn)生的神經(jīng)活動依賴于刺激微電極與神經(jīng)單元間點對點的有限數(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,盲人會出現(xiàn)不能識別如障礙物等顯著性目標。因而需要對攝像頭所采集的圖像進行顯著性處理,得到圖像中最顯著性的信息。通過分析其中最有效成分,可獲得適應于視覺假體的像素化圖像,實現(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模型對亮度、顏色和方向圖三個特征通道進行高斯金字塔分解及多尺度相加運算,得到三個通道的顯著圖；這三個通道的顯著圖平均求和得到的綜合顯著圖。 2.改進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。應用顯著圖精確度和圖像處理時間來衡量改進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)域信息的視覺機制,利用位置顯著圖對改進的Itti模型進行優(yōu)化。利用圖像的位置顯著圖對綜合顯著圖進行優(yōu)化,能夠削弱周邊區(qū)域的顯著性。 4.改進的顯著圖算法用于場景中運動的檢測。改進的顯著圖算法處理一段自錄的含有運動場景的視頻,檢測視頻中的運動。 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顯著圖加權(quán)求和得到的綜合顯著圖。 3.通過計算顯著圖的精確度得出利用改進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)計改進方法和Itti方法在處理一幅400×300大小圖像的運行時間,及他們在處理不一樣大小的圖像時所消耗的時間,改進算法在檢測顯著性區(qū)域時用的時間少了近50%。 4.利用改進的顯著圖算法用于處理含有運動場景的視頻,從仿真結(jié)果可看出方法是可以檢測到視頻中人的運動。 研究結(jié)論： 1.通過對Itti模型和改進方法得到的綜合顯著圖的精確度對比,改進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)化的模型檢測得出顯著圖,不管是復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.改進方法在運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,這個過程的運算量比較大。而改進方法精簡了不同尺度的3個特征圖,且替代了方向特征,運算量要小。 4.改進模型用于運動檢測算法是可以檢測到視頻中人的運動,可以用于視覺假體中完成盲人識別場景中運動物體任務的需求。 5.改進方法能夠有效辨識出圖像的顯著區(qū)域。特別是當視野受到限制時候,有增強低視力的潛力。這方法可以在視覺假體現(xiàn)有的攝像頭和可穿戴式的計算平臺上實現(xiàn)�？蓭椭と送瓿苫镜纳罨顒�。
【學位授予單位】：天津醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R318.18;TP391.41

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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

，

本文編號：1318535