【摘 要】
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为了在图像处理中快速地实现运动检测和相机自身运动方式估算，引入了基于生物视觉机制的Reichardt运动检测器模型 （EMD）和感受域模板。分析了Reichardt运动检测器模型的基本特性
【机 构】
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慕尼黑工业大学,马克斯-普朗克神经生物学研究所
【基金项目】
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德国科研基金会（DFG）的Cognition for Technical Systems-CoTeSys 和 the Bemstein Center for Computational Neuroscience Munich项目
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为了在图像处理中快速地实现运动检测和相机自身运动方式估算，引入了基于生物视觉机制的Reichardt运动检测器模型 （EMD）和感受域模板。分析了Reichardt运动检测器模型的基本特性及其缺陷。为了克服模型上的主要缺陷，在应用中选择了一种优化模型，应用该模型可以得到较好的运动检测结果。同时，提出了基于苍蝇视觉系统的6个感受域模板，用以实现简单自身运动方式的估算，如相机自身的平移、旋转等。最后，在FPGA（Field Programmable Gate Array）平台上实现了相关的算法。实验结果表明，
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