本文選題：視覺假體　切入點：仿真假體視覺　出處：《上海交通大學》2013年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：現(xiàn)今對視網(wǎng)膜色素變性和老年黃斑色素變性的失明患者的視覺功能修復主要集中在視覺假體的研究。視覺假體通過對視覺神經(jīng)系統(tǒng)進行電刺激，在視覺中樞產(chǎn)生光幻視，從而實現(xiàn)視覺功能修復。 物體識別是日常生活中的常見任務。而幫助盲人識別常見生活用品是視覺假體的主要功能之一。在現(xiàn)今，由于可植入微電極數(shù)的限制，假體植入者在日常室內(nèi)生活場景下的物體識別率較低。目前視覺假體的研究熱點之一就是尋找最佳的圖像處理策略以優(yōu)化有限分辨率下的光幻視陣列呈現(xiàn)的信息。適當?shù)膱D像處理策略可以從攝像頭獲取的豐富的圖像信息中提取出有用的視覺信息，并在低分辨率的限制條件下用最優(yōu)的方式呈現(xiàn)給假體植入者。 本研究提出了一個自下而上的基于視覺顯著性計算模型的物體識別模型，引入Itti提出的基于視覺顯著性的注意機制計算模型，通過FCM聚類算法確定圖像中的感興趣區(qū)域，再對圖像進一步分割處理（Grabcut）以提取出圖像的前景，進而結合不同的圖像處理策略將前景與背景重新組合，應用光幻視點呈現(xiàn)圖像，提高圖像的識別率。 實驗結果表明，在65張隨機采集的帶背景的實驗素材圖像中，80%的圖像通過Grabcut算法后可以達到良好分割的結果。32×32分辨率下，前景與背景分離的圖像處理策略（8-4SP與BEE）的識別率顯著高于DP組，特別是BEE策略在不理想分割的情況下的識別率仍然顯著高于DP組。另外，，這兩種前景與背景分離的圖像處理策略下，被試能夠準確描述出物體的比率顯著地高于DP組。
[Abstract]:Nowadays, the repair of visual function in the blind patients with retinitis pigmentosa and senile macular pigmentosa mainly focuses on the visual prosthesis, which produces optical illusion in the visual center by electrical stimulation of the visual nervous system. In order to achieve visual function repair. Object recognition is a common task in daily life. Helping blind people to identify common objects is one of the main functions of visual prostheses. The object recognition rate of prosthetic implants in daily indoor living scenes is low. At present, one of the research hotspots of visual prosthesis is to find the best image processing strategy to optimize the information presented by optical illusion array with limited resolution. Appropriate image processing strategies can extract useful visual information from the rich image information obtained by the camera, It is presented to prosthesis implants in an optimal manner under low resolution constraints. In this study, a bottom-up object recognition model based on visual salience computing model is proposed, and a visual salience based attention mechanism computing model proposed by Itti is introduced. The region of interest in the image is determined by FCM clustering algorithm. Then the image is further segmented and processed by Grabcut) to extract the foreground of the image, and then the foreground and background are recombined with different image processing strategies, and the image is presented with the optical viewpoint to improve the recognition rate of the image. The experimental results show that 80% of the 65 randomly collected experimental images with background can be segmented at a good resolution of .32 脳 32 by Grabcut algorithm. The recognition rate of image processing strategies (8-4SP and beep) separated from foreground and background is significantly higher than that of DP group, especially the recognition rate of BEE strategy is still significantly higher than that of DP group when the segmentation is not ideal. Under these two image processing strategies, the ratio of accurately describing objects was significantly higher than that of DP group.
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：R318.18

【共引文獻】

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本文編號：1560901