基于生物视觉的边缘检测与目标跟踪算法研究与仿真

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自动目标识别是当今世界军事技术研究中最具攻关性的课题之一,众多计算机视觉技术均应用于该课题的研究领域中。计算机视觉在目前仍然不能很理想的处理许多自动目标识别方面的难题,而引入生物视觉却可以让这些任务变得很容易。本论文对一种生物视觉感知系统中的感受野改进模型进行研究,并将这种模型应用于自动目标识别中的物体边缘检测和运动估计及跟踪等关键技术的研究中。论文主要工作包括:讨论了经典的LOG感受野模型,并融入视觉生理机制,对LOG感受野进行改进。基于一种具有任意方向的各向异性弹性感受野模型,对“一种新的基于区域角度搜索的各向异性高通滤波算法”进行了研究与仿真。基于这种感受野模型,对“基于人眼视觉注视机制下突触短时可塑性的图像边缘检测算法”进行了研究与仿真。基于这种感受野模型,提出了“一种基于人眼注视机制的全角度边缘检测算法”,进一步完善了基于视觉注视机制的自适应线性滤波算法。基于像素遍历的思想,提出了“基于整体像素遍历的目标定位算法”。将所提出的具有任意方向的各向异性弹性感受野模型应用于运动估计中,提出了“基于帧间差探测函数模型的目标定位算法”。本文的最后对主要研究成果进行了概括,并指出以后需要进一步研究的问题和探索方向。
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