基於仿生視覺的圖像處理方法及應用 基於仿生視覺的圖像處理方法及應用

本書是作者及其團隊近8年來基於仿生視覺的圖像處理方法及應用的研究工作的總結，內容涉及圖像視覺屬性濾波和生物視覺啟發變換模型，以及在車道線與車輛檢測、交通標志牌檢測和掌紋識別等領域的應用。書中論述以Max-tree為基礎的視覺屬性濾波器，對Max-tree的構建、枝剪和復原進行詳細討論。在此基礎上，融合圖像的連通區域面積、灰度值及形狀等多個視覺屬性，運用支持向量機對Max-tree節點進行多視覺屬性分類，給出復雜視覺結構圖像濾波方法。針對復雜環境下的車道線和車輛檢測問題，探討一種基於視頻圖像的車道線檢測方法，給出基於HMAX仿生視覺模型的車輛檢測算法流程。闡述一種受生物啟發的圖像特徵提取方法，設計雙生物啟發變換網絡，證明變換網絡的旋轉、平移及比例不變特性，實現復雜環境中的交通標志牌與掌紋特徵提取。這些方法在實際應用中取得了明顯的應用效果，實現了圖像的仿生視覺處理過程，為解決復雜環境中的圖像處理與識別問題起到了重要作用。相關方法能推動電腦視覺領域的認知科學、模式識別、計算生物學等前沿問題研究，可為我國仿生視覺及人工智能研究提供借鑒和參考。本書可作為高等院校人工智能、模式識別、電腦科學與技術等專業的研究生或高年級本科生的專業基礎課程的輔助教材，亦可供廣大從事人工智能、電腦視覺、圖像處理、模式識別研究與應用領域的科技工作者、高校師生閱讀和參考。