基于抑制性中间神经元的边缘检测方法与流程

技术特征：

1.基于抑制性中间神经元的边缘检测方法，其特征是，包括如下步骤：

步骤1、采用高斯滤波器对原始彩色图像的红色，绿色，蓝色和黄色分量进行高斯滤波；

步骤2、根据高斯滤波后的红色分量R，绿色分量G，蓝色分量B和黄色分量Y，分别计算红绿拮抗颜色的感受野的易化响应红绿拮抗颜色的感受野的抑制响应Cr-g+、蓝黄拮抗颜色的感受野的易化响应Cb+y-和蓝黄拮抗颜色的感受野的抑制响应Cb-y+；

步骤3、分别对红绿拮抗颜色的感受野的易化响应红绿拮抗颜色的感受野的抑制响应Cr-g+、蓝黄拮抗颜色的感受野的易化响应Cb+y-和蓝黄拮抗颜色的感受野的抑制响应Cb-y+进行增益调制，获得增益调制后的红绿拮抗颜色的易化响应Ir+g-、红绿拮抗颜色的抑响应Ir+g+、蓝黄拮抗颜色的易化响应Ib+y-和蓝黄拮抗颜色的抑制响应Ib-y+；

步骤4，分别采用Sigmoid函数对调制后的红绿拮抗颜色的易化响应Ir+g-、红绿拮抗颜色的抑响应Ir+g+、蓝黄拮抗颜色的易化响应Ib+y-和蓝黄拮抗颜色的抑制响应Ib-y+进行处理，获得红绿拮抗颜色的易化增益调制图像Mr+g-、红绿拮抗颜色的抑制增益调制图像Mr+g+、蓝黄拮抗颜色的易化增益调制图像Mb+y-和蓝黄拮抗颜色的抑制增益调制图像Mb-y+；

步骤5、采用Gabor滤波器对红绿拮抗颜色的易化增益调制图像Mr+g-、红绿拮抗颜色的抑制增益调制图像Mr+g+进行处理，获得红绿拮抗颜色的边缘图像erg；同时，采用Gabor滤波器对蓝黄拮抗颜色的易化增益调制图像Mb+y-和蓝黄拮抗颜色的抑制增益调制图像Mb-y+进行处理，获得蓝黄拮抗颜色的边缘图像eby；

步骤6、分别对红绿拮抗颜色的边缘图像erg和蓝黄拮抗颜色的边缘图像eby进行增益调制，获得增益调制后的红绿拮抗颜色的边缘图像Erg和蓝黄拮抗颜色的边缘图像Eby；

步骤7、对增益调制后的红绿拮抗颜色的边缘图像Erg和蓝黄拮抗颜色的边缘图像Eby进行PCA降维，并对降维后的边缘图像Erg和边缘图像Eby进行叠加，获得一幅最终边缘图像epca；

步骤8、分别采用Sigmoid函数对最终边缘图像epca进行处理，获得最终边缘图像E；

步骤9、采用Canny边缘算子来抽取最终边缘图像E的轮廓线，完成原始彩色图像的边缘检测。

2.根据权利要求1所述基于抑制性中间神经元的边缘检测方法，其特征是，步骤2中，

红绿拮抗颜色的感受野的易化响应的计算公式为：

红绿拮抗颜色的感受野的抑制响应Cr-g+的计算公式为：

蓝黄拮抗颜色的感受野的易化响应Cb+y-的计算公式为：

蓝黄拮抗颜色的感受野的抑制响应Cb-y+的计算公式为：

上述各式中，R为经过高斯滤波后的红色分量，G为经过高斯滤波后的绿色分量，B为经过高斯滤波后的蓝色分量，Y为经过高斯滤波后的黄色分量。

3.根据权利要求1所述基于抑制性中间神经元的边缘检测方法，其特征是，步骤3中，

增益调制后的红绿拮抗颜色的易化响应Ir+g-为：

增益调制后的红绿拮抗颜色的抑制响应Ir+g+为：

增益调制后的蓝黄拮抗颜色的易化响应Ib+y-为：

增益调制后的蓝黄拮抗颜色的抑制响应Ib-y+为：

上述各式中，Idsm(δ)和Idsm(2δ)分别表示不同的周边调制程度，Idsm(2δ)的标准方差值为Idsm(δ)的标准方差值的2倍；[.]⁺和[.]^-分别表示取正值和负值；R、G、B和Y分别表示经过高斯滤波后的红色分量、绿色分量、蓝色分量和黄色分量；ε为平衡易化和抑制响应的常量。

4.根据权利要求1所述基于抑制性中间神经元的边缘检测方法，其特征是，步骤5中，

红绿拮抗颜色的边缘图像为erg为：

蓝黄拮抗颜色的边缘图像eby为：

上述各式中，Mr+g-表示红绿拮抗颜色的易化增益调制图像，Mr+g+表示红绿拮抗颜色的抑制增益调制图像，Mb+y-表示蓝黄拮抗颜色的易化增益调制图像，Mb-y+表示蓝黄拮抗颜色的抑制增益调制图像；g表示Gabor滤波器，表示卷积运算。

5.根据权利要求1所述基于抑制性中间神经元的边缘检测方法，其特征是，步骤6中，

增益调制后的红绿拮抗颜色的边缘图像Erg为：

增益调制后的蓝黄拮抗颜色的边缘图像Eby为：

上述各式中，Mr+g-表示红绿拮抗颜色的易化增益调制图像，Mr+g+表示红绿拮抗颜色的抑制增益调制图像，Mb+y-表示蓝黄拮抗颜色的易化增益调制图像，Mb-y+表示蓝黄拮抗颜色的抑制增益调制图像；g表示Gabor滤波器，表示卷积运算；Idsm(δ)和Idsm(2δ)分别表示不同的周边调制程度，Idsm(2δ)的标准方差值为Idsm(δ)的标准方差值的2倍；[.]⁺和[.]^-分别表示取正值和负值；ε为平衡易化和抑制响应的常量。

6.根据权利要求1所述的一种基于抑制性中间神经元的边缘检测方法，其特征是，还进一步包括：

步骤10、采用错检率，漏检率和准确率这3个评价标准来评价轮廓检测性能。