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。

要将信息处理在视觉皮层中应用于图像工程，需要计算差异几何特征（例如线方向，曲率和平面方向）的元素。实际上，2017年和2018年在这项研究中获得的各种视觉模型和理论需要计算一阶差分（线取向检测）和二阶差分（曲率等），以便为图像的亮度梯度计算。在成像工程中也提出了许多基于差异几何的技术。今年的研究通过从神经生理学的角度检查了这些差异几何形状，从而创造了一种新的接受场模型（加权的HERMITE功能），并发现获得的模型再现了神经生理实验的结果。该结果暗示了新的图像过滤器的建议，作为对图像工程的贡献。具体而言，以下内容如下。以前，Gabor滤波器和高斯导数模型（GD）已被用作V1简单细胞的接受场模型，但每个细胞都有其优缺点。例如，在不确定性最小化的意义上，Gabor滤波器是一种最佳图像过滤器，但在特征提取的意义上并不是最佳的。 GD具有差异几何形状的高亲和力，但只能表达偶数或奇数的功能，使其与神经生理学实验结果相对应。在这项研究中，我们首先检查了有效提取图像特征映射到傅立叶空间的条件。我们已经成功获得了一个函数（WHF），其中将空间权重添加到Hermite函数中，作为满足此条件的空间滤波器（接收场）。该功能WH被证明是GD的一般形式，并且发现它吸收了GD和Gabor过滤器的缺点。还发现，就傅立叶空间中的特征提取而言，WHF是最佳过滤器。以上结果表明，本研究中提出的所有模型和理论都可以从差异几何形状和变异方法的角度以统一的方式理解和描述。