基于时空脉冲编码的图像主体轮廓提取方法

图像主体轮廓包含图像非常重要的信息, 精准有效地提取图像主体轮廓不仅能减少信息冗余, 而且能降低后续图像分析和处理的时间复杂度. 本文基于视觉神经元信息处理机理, 提出了一种基于时空脉冲编码的图像主体轮廓提取方法. 首先, 利用Gabor函数模拟神经节细胞感受野对图像进行多尺度多方向的信息提取; 其次, 模拟视网膜非经典感受野构建各向异性抑制模型抑制图像背景纹理边缘. 然后针对不同尺度感受野获取的视觉图像, 基于视觉感受野小尺度可以提取到图像的大多数细节纹理信息, 而大尺度下提取可以使图像大部分细节纹理消失只保留一些主体轮廓的特性自适应调整权值, 进行时空脉冲编码; 最后, 采用漏积分点火神经元模型提取图像主体轮廓, 并采用非极大值抑制和滞后阈值二值化处理获得最终图像主体轮廓. 从主观和客观两方面在RUG40数据库上对本文提出的方法进行仿真验证, 并与现有的主流的图像轮廓提取方法进行性能对比. 实验结果表明, 本文提出的方法能够有效地提高主体轮廓提取的精度的同时减少图像主体轮廓冗余信息.