画像処理手法としても有効な統合的視覚モデルの研究

作为图像处理方法也有效的集成视觉模型的研究

基本信息

批准号：
17700244
负责人：
佐藤俊治
金额：
$ 1.86万
依托单位：
The Institute of Physical and Chemical Research (2007)Tohoku Fukushi University (2005-2006)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

視覚野での情報処理を画像工学に応用するためには、線方位や曲率、面方位などの微分幾何的特徴量を計算する要素が必要となる。実際、17・18年度の当該研究で得られた種々の視覚モデルや理論は、画像の輝度勾配に対する1階微分(線方位検出)や2階微分(曲率など)の計算を必要としている。画像工学的にも多くの微分幾何量に基づく手法が提案されている。本年度の研究では、これら微分幾何量について神経生理学的観点から理論的に考察することで新しい受容野モデル(Weighted Hermite Function)を構築し、得られたモデルが神経生理学的実験結果を再現することを見出した。この結果は画像工学への貢献として、新しい画像フィルタの提案を意味する。具体的には以下の通りである。これまでのV1単純型細胞の受容野モデルとしては、Gabor filterやGaussian derivative model (GD)が採用されてきたが、それぞれには一長一短ある。例えばGabor filterは不確定性最小化の意味で最適画像フィルタであるが、特徴抽出の意味では最適ではない。GDは微分幾何との親和性が高いが、偶関数もしくは奇関数しか表現できず神経生理学的実験結果との対応が弱い。本研究ではまず、フーリエ空間に写像された画像特徴を効率よく抽出するための条件を考察した。この条件を満足する空間フィルタ(受容野)として、Hermite functionに空間重みを加えた関数(WHF)を得ることに成功した。関数WHFはGDの一般形であることが示され、GDとGaborフィルタの短所を吸収していることがわかった。WHFはフーリエ空間における特徴抽出の意味で最適フィルタであることもわかった。以上の結果から、当該研究で提案した種々のモデルや理論の全てが、微分幾何と変分法の観点から統一的に理解・記述できることが示された。

为了将视觉皮层中的信息处理应用到图像工程中，需要计算微分几何特征的元素，例如线方向、曲率和表面方向。事实上，2017年和2018年这项研究中获得的各种视觉模型和理论都需要计算图像亮度梯度的一阶微分（线方向检测）和二阶微分（曲率等）。在图像工程方面，已经提出了许多基于微分几何量的方法。在今年的研究中，我们将从神经生理学的角度从理论上考虑这些微分几何量，构建一个新的感受野模型（加权埃尔米特函数），并将证明所获得的模型再现了我发现的神经生理学实验结果。这一结果意味着提出了一种新的图像滤波器，作为对图像工程的贡献。具体而言，详细如下。 Gabor 滤波器和高斯导数模型（GD）已被采用作为 V1 简单单元的感受野模型，但各自都有优点和缺点。例如，Gabor滤波器在不确定性最小化方面是最优的图像滤波器，但在特征提取方面却不是最优的。尽管GD与微分几何有很高的亲和力，但它只能表达偶函数或奇函数，与神经生理学实验结果的对应性较弱。在本研究中，我们首先考虑有效提取映射到傅里叶空间的图像特征的条件。作为满足该条件的空间滤波器（感受野），我们成功获得了 Hermite 函数加上空间权重的函数（WHF）。结果表明，函数WHF是GD的一般形式，并且它吸收了GD和Gabor滤波器的缺点。还发现 WHF 是傅立叶空间特征提取方面的最佳滤波器。上述结果表明，本研究提出的各种模型和理论都可以从微分几何和变分方法的角度得到统一的理解和描述。