基于视觉显著性信息的图像轮廓检测

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融合视皮层边界响应与显著性信息,提出一种图像轮廓检测新方法。利用高斯导函数获得初级视皮层(V1)的多方向梯度响应,同时基于感受野机制设置Leaky integrate-and-fire神经元网络的突触兴奋和抑制电流;通过神经元脉冲频率信息,获得视觉显著性信息;反馈并调控V1的视觉响应,得到图像轮廓。以Ru G图像库为例,与ISO等方法相比,该方法在综合评价指标上具有优势。基于视觉显著性信息的传递和处理过程,将为后续的图像分析和理解提供新思路。
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