《基於生物視覺感知機理的高效圖像處理技術研究》是依託電子科技大學,由李永傑擔任醒目負責人的重大研究計畫。
基本介紹
- 中文名：基於生物視覺感知機理的高效圖像處理技術研究
- 依託單位：電子科技大學
- 項目類別：重大研究計畫
- 項目負責人：李永傑
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
生物視覺機理是計算機視覺理論與技術革新的重要源泉。生物視覺建模對於闡明大腦工作機理及發展腦智技術均意義重大。本項目以我們長期積累的相關研究成果為堅實基礎，同時廣泛吸收國際上在視覺機理及模型（特別是在視網膜的複雜結構及獨特功能）方面的最新成果，將認知科學成果、機器感知方法與信息處理技術結合，以發展高效的圖像/視頻預處理技術為主要目標，以非經典感受野的多變結構和功能及視覺系統的自適應特性為核心，重點圍繞視網膜層次的生物機理（如明暗適應、對比度適應、顏色適應等）進行數學建模；同時關注中、高級層次的相關視覺機制（如反饋、選擇性注意）；並配以必要的實驗研究。力求在若干關鍵理論和計算模型方面取得突破性進展，最終建立針對複雜場景（如強噪聲、低對比度、大霧、顏色失真、高動態亮度範圍等）的高效圖像預處理技術（如去噪、去霧、增強、顏色矯正、亮度恢復等），為相關的計算機視覺套用提供堅實的技術支持。
結題摘要
本項目共發表或錄用論文19篇，其中SCI論文15篇（其中包括IEEE T-PAMI在內的IEEE Transactions論文8篇），EI論文4篇（含國際頂級會議CVPR論文1篇）；授權中國發明專利6項，新申請中國發明專利9項。在生物視覺機理方面，通過電生理實驗，研究了貓V1區兩類代表性的神經元（興奮性錐體細胞和抑制性中間神經元）對不同對比度圖像信息在空間整合上的差異，揭示了自適應視覺信息加工的在神經元（感受野）層次的可能生物學基礎。在基於生物視覺機理的高效圖像處理技術方面：（1）通過模擬視網膜層次的亮度及顏色通路的互動作用機理，實現了場景去霧功能。（2）系統性地提出了圖像顏色恆常的生物視覺機理和方法：我們模擬視網膜的多層次信息加工過程，建立了顏色恆常的視網膜神經網路模型，實現了對色偏場景的初步顏色矯正；通過引入視網膜光感受器層次的LMS顏色空間轉換，建立了更加符合生理實際的視網膜-LGN-V1顏色恆常模型；基於眼動實驗結果，提出了一種利用場景灰度信息實現多光源顏色恆常的方法。（3）完善了複雜場景物體輪廓檢測的生物視覺機理和方法：分析了V1區中外周朝向選擇性抑制神經元和外周非朝向選擇性抑制神經元在輪廓檢測中的不同作用；通過引入稀疏編碼思想，對V1區朝向選擇性雙拮抗神經元的物體輪廓回響進行自適應調製，得到了更為合理的物體輪廓結果。（4）建立了生物視覺選擇性注意計算模型：借鑑生物視覺選擇注意中的引導搜尋理論，建立了基於Bayes理論融合Bottom-up和Top-down信息的選擇性注意計算框架，高效地實現了對複雜場景中顯著目標的檢測；進一步地，對駕駛環境中駕駛員與非駕駛員的眼動特徵進行了詳細研究，在基於Bottom-up的顯著圖計算模型基礎上，融入了與交通環境高級認知特性相關的Top-down機制，實現了對駕駛員眼動搜尋顯著圖的準確預測。
