基于仿生视觉的图像RST不变属性特征提取方法.pdf

基于仿生视觉的图像RST不变属性特征提取方法.pdf,针对图像目标识别过程中易受旋转、缩放、平移及噪声影响的问题，提出一种仿生物视觉感知的RST不变属性特征提取方法，以提升形变目标的识别率与抗噪鲁棒性。受生物视觉感知机理启发，其皮质细胞经过多级变换后，能够最佳权衡图像选择性与不变性。为此，该方法设计成两个阶段。第1阶段中，受生物视觉在水平与垂直方向响应强烈的启发，提出Gabor滤波器与双极滤波器融合的filter to filter方向边缘检测方法。Gabor滤波作为底层滤波器平滑图像，通过高层水平与垂直方向双极滤波器检测边缘，构建方向边缘检测子。以增强特征提取的鲁棒性，提升边缘检测的准确度。在此基础上，模拟大脑视觉皮质细胞对线条响应强度的反馈，根据不同边缘方向及间距，度量图像线条的空间频率。设计空间频率间距检测子，将方向边缘图像映射至方向θ-间距I坐标系中。使原图像的旋转与比例缩放，在该坐标系上表现为水平与垂直方向变化。在第2阶段中，针对第1阶段输出图像，再次进行方向边缘检测与间距检测。将第1阶段中水平与垂直平移变换，转变为第2阶段的特征图中不变像素点，使图像具有RST不变性。通过实验统计分析，验证了本文特征的RST不变性及其识别能力。并与其他不变属性特征提取方法进行了识别率与复杂度比较，突显本方法对噪声的强鲁棒性与RST的高识别率。