覃溪 李兴
（柳州工学院，广西 柳州 545616）
摘要：轮廓检测是计算机视觉领域最重要的一个任务。人类视觉系统具有快速和有效地从复杂场景中提取轮廓特征的能力，初级视觉皮层（V1 区）的非经典感受野对中心神经元刺激具有抑制特性，本文采用Gabor模型模拟经典感受野的输出，圆环形抑制区域采用高斯差分模型来模拟其距离权值，利用朝向特性的非经典感受野的抑制。通过仿真实验表明，该方法在提取物体轮廓的同时有效地抑制了纹理背景，在一定程度上提高了轮廓检测的正确率。
关键词：轮廓检测；非经典感受野；Gabor
中图分类号
1 引言
目标轮廓信息是视觉系统感知和识别目标的重要信息，因此轮廓检测也成为很多计算视觉任务首先要解决的基本问题。对自然图像的轮廓提取是一个困难的课题，其原因在于自然图像中往往存在着大量的背景信息和噪声，这对轮廓检测有很大的影响。人类的视觉系统可以很容易地从环境中识别物体，提取物体的轮廓和边缘信息。大量视觉生理研究表明，初级视皮层(V1区)的神经元在从视觉场景中提取目标轮廓信息中扮演着重要的角色，是近年来轮廓检测的主要研究对象。在本文中，采用Gabor模型模拟经典感受野的输出，圆环形抑制区域采用高斯差分模型来模拟其距离权值，并利用朝向特性的非经典感受野的抑制。通过仿真实验表明，该方法在提取物体轮廓的同时有效地抑制了纹理背景，有效地提高了轮廓检测的性能。
2 基于朝向特性的非经典感受野的轮廓检测
2.1 Gabor能量
Gabor函数形成的二维 Gabor滤波器具有在空间域和频率域同时取得最优局部化的特性，能够很好地描述对应于空间频率( 尺度)、空间位置及方向选择性的局部结构信息。因此，采用二维Gabor函数来描述视皮层简单细胞经典感受野。二维Gabor滤波器表达式为
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2.2 描述非经典感受野的DOG+模型
在视觉细胞的经典感受野以外存在着直径约为经典感受野 3~6 倍的大范围区域，该区域在一定程度上影响该细胞经典感受野内刺激产生的反应，这一区域被称为非经典感受野。
非经典感受野采用如下二维高斯差分函数（DoG）作为模板：
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感受野的最终响应为经典感受野响应减去非经典感受野的抑制项。后续处理采用非极大值抑制和双阈值处理，获得最终的轮廓检测结果。
3、实验结果
在硬件配置为Intel(R) Pentium(R) N3540 CPU，主频为2.16 GHz，内存为8 GB 的计算机上进行仿真实验。实验数据采用RUG40数据库，图2给出了轮廓检测模型经过非极大值抑制后的轮廓，从中可以看出有效地提取了物体的边缘，抑制了背景的纹理，提高了主体轮廓检测的准确度。
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4、结束语
轮廓检测是图像处理及计算机视觉中一个重要的组成部分，从复杂的背景中正确地检测物体轮廓是一个非常重要而困难的工作。只有尽可能地提取完整的目标轮廓，才能使目标识别更加准确。本文采用朝向特性的非经典感受野的轮廓提取方法，通过仿真实验有效地提取了物体的边缘，抑制了背景的纹理，提高了主体轮廓提取的准确度。
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【作者简介】覃溪，副教授、高级工程师，研究方向为单片机应用、图像处理与智能计算。
【基金项目】2018年度广西高校中青年教师基础能力提升项目——基于仿生视觉的目标轮廓检测模型研究 (2018KY0875)