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LIF神经元模型文献资料
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基于视觉感光层功能的菌落图像多强度边缘检测研究
借鉴视觉神经系统在轮廓感知中的独特优势,提出一种基于视觉感光层功能的图像边缘检测新方法.构建以带漏感的积累发放(LIF)神经元电生理模型为基本单元的神经元网络;根据特定时间窗口内各个神经元的脉冲发放情况,对神经元的增强(ON)或抑制(OFF)类别进行判断;通过拮抗式感受野特性以及神经元激励的反馈增强模式,实现弱边缘的凸显;为克服视觉感光层所具有的适应性并凸显弱细节的对比度,对图像进行多方向、多距离尺度的移动,并融合感光层神经元网络脉冲发放率的差异信息,后实现图像边缘的有效检测.以具有丰富边缘特性的20幅菌落图像为样本,以边缘置信度和重构相似度作为评价指标,对多强度边缘进行检测.结果表明,所提出方法可以有效完整地检测出图像多强度边缘,且其对弱边缘检测的重构相似度均值高于0.8,检测准确性有显著的提高(P＜0.05).所提出的利用生理视觉系统特性进行边缘检测,为包含多强度边缘信息的图像处理提供崭新的思路.
