基于仿生视觉的图像RST不变属性特征提取方法

针对图像目标识别过程中易受旋转、缩放、平移及噪声影响的问题,提出一种仿生物视觉感知的RST不变属性特征提取方法,以提升形变目标的识别率与抗噪鲁棒性。受生物视觉感知机理启发,其皮质细胞经过多级变换后,能够最佳权衡图像选择性与不变性。为此,该方法设计成两个阶段。第1阶段中,受生物视觉在水平与垂直方向响应强烈的启发,提出Gabor滤波器与双极滤波器融合的filter-to-filter方向边缘检测方法。Gabor滤波作为底层滤波器平滑图像,通过高层水平与垂直方向双极滤波器检测边缘,构建方向边缘检测子。以增强特征提取的鲁棒性,提升边缘检测的准确度。在此基础上,模拟大脑视觉皮质细胞对线条响应强度的反馈,根据不同边缘方向及间距,度量图像线条的空间频率。设计空间频率间距检测子,将方向边缘图像映射至方向θ-间距I坐标系中。使原图像的旋转与比例缩放,在该坐标系上表现为水平与垂直方向变化。在第2阶段中,针对第1阶段输出图像,再次进行方向边缘检测与间距检测。将第1阶段中水平与垂直平移变换,转变为第2阶段的特征图中不变像素点,使图像具有RST不变性。通过实验统计分析,验证了本文特征的RST不变性及其识别能力。并与其他不变属性特征提取方法进行了识别率与复杂度比较,突显本方法对噪声的强鲁棒性与RST的高识别率。