基于马尔可夫模型优化的非经典感受野轮廓检测算法-计算机应用与软件.PDFVIP

第３４卷第９期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ３４Ｎｏ．９ ２０１７年９月　　 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ｓｅｐ．２０１７ 基于马尔可夫模型优化的非经典感受野轮廓检测算法 胡玉兰　刘　阳 （沈阳理工大学信息科学与工程学院　辽宁沈阳 １１０１５９） 摘　要　　基于非经典感受野的同性抑制作用提出一种新的算法。该算法首先将多级周边抑制引入到各项同性 检测模型中；其次根据集合理论，结合边缘生长过程控制思想提出一种改进的组合方法，解决了抑制参数取值对 轮廓检测的影响；最后根据马尔可夫随机场理论建立轮廓概率模型，得到最终优化后的输出轮廓。实验结果分析 表明，新算法精度高，明显优于传统方法。 关键词　　轮廓检测　非经典感受野　马尔可夫随机场　多级周边抑制 中图分类号　ＴＰ３９１　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１７．０９．０５７ ＣＯＮＴＯＵＲＤＥＴＥＣＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＢＡＳＥＤＯＮＭＡＲＫＯＶＭＯＤＥＬＯＰＴＩＭＩＺＥＤ ＮＯＮＣＬＡＳＳＩＣＡＬＲＥＣＥＰＴＩＶＥＦＩＥＬＤ ＨｕＹｕｌａｎ　ＬｉｕＹａｎｇ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１５９，Ｌｉａｏｎｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃｉｎｈｉｂｉｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｆｎｏｎｃｌａｓｓｉｃａｌｒｅｃｅｐｔｉｖｅｆｉｅｌｄ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｓｕｒｒｏｕｎｄｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｉｎｔｏｉｓｏｔｒｏｐｉｃｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｓｅｔｔｈｅｏｒｙａｎｄｔｈｅｉｄｅａｏｆｅｄｇｅｇｒｏｗｔｈｃｏｎｔｒｏｌｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｈａｄｓｏｌｖｅｄｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｏｎｃｏｎｔｏｕｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆＭａｒｋｏｖｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄ，ｗｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｃｏｎｔｏｕｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌ，ａｎｄｇｏｔｔｈｅｏｕｔｐｕｔｃｏｎｔｏｕｒ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｉｓｓｕｐｅｒｉｏｒｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｃｏｎｔｏｕｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ｎｏｎｃｌａｓｓｉｃａｌｒｅｃｅｐｔｉｖｅｆｉｅｌｄ　Ｍａｒｋｏｖｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄｔｈｅｏｒｙ　Ｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｈｉ ｂｉｔｉｏｎ 的感受野外部区域对感受野有着调制作用，并且大部 ０　引　言 分显示的是周边抑制作用，即非经典感受野。以感受 野为基础的显著性提取已经在轮廓检测和纹理抑制方 边缘检测是计算机视觉和模式识别中的一个重要 面得以实现。如果在经典感受野的中心部分，以及它 研究问题，在科学和工程问题中都有着广泛的应用，例 的外周同时出现相同类型的刺激时，周边抑制区会减 如物体识别、形状分析［１］等。一些现有方法中有的是 弱神经元对刺激的响应，相反会得到增强。有许多理 根据差分统计学的，还有一些是基于动态轮廓［２］、局部 论证实［５－９］，这种视觉机制的非经典感受野的周边抑 ［３］ ［４］