本发明属于图像重建技术领域，具体涉及一种基于局部场电位相位非线性映射特征的彩色图像重建方法。
背景技术
大脑是一种极其复杂的神经系统，是实现各种信息处理的中枢。伴随着大脑是如何处理各种信息的这一问题，神经信息科学应运而生。它是一门交叉学科，包含神经学、生物学、计算机科学等多方面的知识，研究大脑的神经信息处理机制。近年来，已取得许多突出成果，引起了世界各国科学家的广泛关注。其中，视觉系统是动物感知外界环境的主要感觉系统。研究证明，动物大脑所获取的外界信息中，视觉信息占80％以上。通过植入式微电极阵列检测脑神经元局部场电位信号，提取响应特征，构建重建模型，实现视觉感知信息的重建是一个极具挑战性的问题。
stanley等人利用猫的神经元动作电位信号重建了八段视频图像，但其仅仅重建了灰度图像。freiwaldwa等人通过记录大鼠v1区神经元响应信号，实现了光栅朝向的解码，其解码对象过于简单。elaheyargholi等人基于功能核磁共振成像的方式，对手写数字进行了重建，但存在着功能核磁共振成像时间分辨率低及重建质量较差的问题。本发明提出了一种通过微电极阵列记录生物脑电的局部场电位信号，利用其相位非线性映射特征对彩色图像进行了重建的方法。
技术实现要素：
本发明的目的在于：解决现有图像重建技术由于需要采用大量的神经元才能完成模型参数确定而导致重建过程复杂且对神经响应信号特征提取不具有针对性进而导致重建结果不理想且难以对彩色图像进行重建的问题，提出了基于局部场电位相位非线性映射特征的彩色图像重建方法，提取更具有针对性的相位非线性映射特征，排除过多的干扰信息对重建结果的影响，简化了重建模型，同时使得重建彩色图像的还原度更高。
本发明采用的技术方案如下：
基于局部场电位相位非线性映射特征的彩色图像重建方法，方法包括以下步骤：
步骤1、将对生物刺激的彩色图像进行处理得到样本刺激数据与目标刺激数据，采集对生物刺激后脑电的局部场电位信号，处理局部场电位信号并将信号分为样本响应数据和目标响应数据；
步骤2、提取得到样本响应数据的相位非线性映射表征的样本发放特征；
步骤3、根据样本刺激数据和样本发放特征获取彩色图像解码模型；
步骤4、提取目标响应数据的相位非线性映射表征的目标发放特征，根据目标发放特征和彩色图像解码模型获得目标解码刺激数据，利用目标解码刺激数据获得重建图像。
进一步，所述方法还包括步骤5：根据目标刺激数据和目标解码刺激数据获得归一化互相关系数，并根据归一化互相关系数对重建图像进行评估。
进一步，所述步骤5中归一化互相关系数公式为：
ρs，u为归一化互相关系数；ρs，u∈[-1，1]；s(n)为目标刺激数据组成的矩阵；u(n)为目标解码刺激数据组成的矩阵；l为目标刺激数据长度。
进一步，所述步骤1中是采用扫屏模式，将图像进行有效分割来获取图像的样本刺激数据。
进一步，所述步骤1中对采集的局部场电位信号进行工频滤波，将得到的信号数据前四部分称作样本响应数据，最后一部分为目标响应数据。
进一步，所述步骤2的具体步骤为：
步骤2.1、对样本响应数据进行离散傅里叶变换，提取每个频率采样点处的相位
步骤2.2、根据非线性映射
进一步，所述步骤3的具体步骤为：
步骤3.1、根据样本发放特征，构造样本响应矩阵r：
其中，
步骤3.2、根据样本刺激数据和样本响应矩阵r通过支持向量机算法获取彩色图像解码模型m：
进一步，所述步骤4的具体步骤为：
步骤4.1：提取目标响应数据的相位非线性映射表征的目标发放特征，并根据目标发放特征构造目标响应矩阵；
步骤4.2：根据步骤3中的彩色图像解码模型m以及目标响应矩阵获得目标解码刺激数据：
步骤4.3：对目标解码刺激数据提取得到重建图像。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1、本发明中，方法通过提取生物的脑电信号中的局部场电位，提取更具有针对性的相位非线性映射特征，排除过多的干扰信息对重建结果的影响，简化了重建模型，同时使得重建彩色图像的还原度更高；
2、本发明中，方法步骤可根据目标刺激数据以及目标解码刺激数据获得归一化互相关系数，根据归一化互相关系数对彩色图像重建的效果进行评价，从而获得彩色图像重建直接评估数据，能够得到直观的重建效果；
3、本发明中，采用扫屏模式，将图片进行有效分割来获取图像的样本刺激数据，从而保证了在动物神经元在不动的情况下可以看到整张图片，然后在神经元响应中找到了有效表征相应像素块的特征即相位非线性映射特征，之后利用集群信息得到较好的重建结果；
4、本发明中，充分利用了动物视觉系统在复杂场景下快速目标提取与识别能力，能够实现基于生物脑电信号重建进行自动拍照，可以随时记录外界场景的信息。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明方法流程示意图；
图2为本发明实施例方法流程示意图；
图3为本发明实施例棋盘格实验棋盘格示意图；
图4本发明实施例测出的感受野位置示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
基于局部场电位相位非线性映射特征的彩色图像重建方法，方法通过提取生物的脑电信号中的局部场电位信号，提取更具有针对性的相位非线性映射特征，排除过多的干扰信息对重建结果的影响，简化了重建模型，同时使得重建彩色图像的还原度更高。并且方法充分利用了动物视觉系统在复杂场景下快速目标提取与识别能力，能够实现基于生物脑电信号重建进行自动拍照，可以随时记录外界场景的信息。方法包括以下步骤：
步骤1、将对生物刺激的彩色图像进行处理得到样本刺激数据与目标刺激数据，采集对生物刺激后脑电的局部场电位信号，处理局部场电位信号并将信号分为样本响应数据和目标响应数据。
生物刺激后脑电的局部场电位信号可采用多通道信号采集系统来同步记录多通道神经元放电信号，该系统能实时记录多达128个通道的脑电信号，并提供几种在线处理神经信号的功能，如线性噪声消除，同时记录动作电位信号和局部场电位信号，自动或者手动地在线实时动作电位分类等，本发明主要利用了该系统的32个记录通道和1个模拟通道。
信号采集前会根据动物的脑功能结构图谱中视皮层的位置，采用立体定位仪定出左脑视皮层的大致范围，并标记，用颅钻沿着标记的范围钻出四条边，中间部分用镊子慢慢挑开，然后剔除硬脑膜，将32通道微电极阵列固定在电极杆上，在显微镜观察下，通过微型操作器控制电极慢慢移动，直至其植入深度为500～1200um，手术完成，待其恢复一周后进行信号采集。
进一步，所述步骤1中是采用扫屏模式，将图像进行有效分割来获取图像的样本刺激数据。从而保证了在动物神经元在不动的情况下可以看到整张图片，然后在神经元响应中找到了有效表征相应像素块的特征即相位非线性映射特征，之后利用集群信息得到较好的重建结果。
进一步，所述步骤1中对采集的局部场电位信号进行工频滤波，公认为50hz滤波，将得到的信号数据前四部分称作样本响应数据，最后一部分为目标响应数据。
步骤2、提取得到样本响应数据的相位非线性映射表征的样本发放特征。步骤2具体为：
步骤2.1、对样本响应数据进行离散傅里叶变换，提取每个频率采样点处的相位
以其中一个信号采集通道，即为一个神经元进行详细说明：首先从保存的局部场电位信号数据文件中读取出每个生物刺激播放的时间点，然后从该通道数据中提取出当前刺激在播放时间点(一般再加上一个延迟时间)到刺激持续时间之间的响应数据，之后对该响应数据进行离散傅里叶变换，此时得到的变换后的响应数据包含相位信息，然后根据所选择的频率带提取出对应相位
步骤2.2、根据非线性映射
步骤3、根据样本刺激数据和样本发放特征获取彩色图像解码模型。步骤3具体为：
步骤3.1、根据样本发放特征，构造样本响应矩阵r：
其中，
步骤3.2、根据样本刺激数据和样本响应矩阵r通过支持向量机算法获取彩色图像解码模型m。
步骤4、提取目标响应数据的相位非线性映射表征的目标发放特征，根据目标发放特征和彩色图像解码模型获得目标解码刺激数据，利用目标解码刺激数据获得重建图像。步骤4具体为：
步骤4.1：提取目标响应数据的相位非线性映射表征的目标发放特征，并根据目标发放特征构造目标响应矩阵，目标响应矩阵构建方法与上述样本响应数据构建方法相同。
步骤4.2：根据步骤3中的解码模型m以及目标响应矩阵获得目标解码刺激数据。
步骤4.3：对目标解码刺激数据提取得到重建图像。
进一步，所述方法还包括步骤5：根据目标刺激数据和目标解码刺激数据获得归一化互相关系数，并根据归一化互相关系数对重建图像进行评估。此步骤可根据目标刺激数据以及目标解码刺激数据获得归一化互相关系数，根据归一化互相关系数对图像重建的效果进行评价，从而获得图像重建直接评估数据，能够得到直观的重建效果。
进一步，所述步骤5中归一化互相关系数公式为：
ρs，u为归一化互相关系数；ρs，u∈[-1，1]；s(n)为目标刺激数据组成的矩阵；u(n)为目标解码刺激数据组成的矩阵；l为目标刺激数据长度。
正相关ρs，u＝+1时，表明实际刺激与解码刺激形状及相位完全相同，负相关ρs，u＝-1时，表明实际刺激与解码刺激形状相同但相位相反，也就是说归一化互相关系数越趋向于1或-1，解码效果越好；
其中应该说明的是局部场电位即lfp，局部场电位一般取原始信号中低于250hz的低频部分，它反映的是电极尖端附近局部区域的神经元网络的兴奋，突出表现慢电位的变化特征，在传播的过程中会发生变形和衰减。
以下结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。
实施例1
本发明较佳实施例提供的一种基于局部场电位相位非线性映射特征的彩色图像重建方法，给动物观看刺激播放，然后通过信号采集设备得到局部场电位信号，在经过特征提取、建模重建出刺激，这个刺激就是彩色图像。
信号采集处理主要由三大块组成，受试对象手术及实验定位、分别为刺激模式生成播放系统以及信号采集系统与模型建立，受试对象手术及实验定位是信号采集的先决条件，为之后优秀信号的采集做基础，刺激模式生成播放系统是动物接受特定刺激的来源，从而我们可以获得期待的信号，信号采集系统与模型建立是为了获得信号，通过信号采集系统可以得到信号数据进行分析，模型建立是为了特征提取及重建。本实施例方法流程示意图如图2所示。
方法步骤为：
步骤1、将对生物刺激的彩色图像进行处理得到样本刺激数据与目标刺激数据，采集对生物刺激后脑电的局部场电位信号，处理局部场电位信号并将信号分为样本响应数据和目标响应数据。
步骤2、提取得到样本响应数据的相位非线性映射表征的样本发放特征。
步骤3、根据样本刺激数据和样本发放特征获取彩色图像解码模型。
步骤4、提取目标响应数据的相位非线性映射表征的目标发放特征，根据目标发放特征和彩色图像解码模型获得目标解码刺激数据，利用目标解码刺激数据获得重建图像。
生物感受野刺激模式的方法为棋盘格实验，图3为棋盘格实验，图4为测出的感受野位置。棋盘格大小为15行*15列，全屏随机出现，频率20hz，每幅图像停留50ms，重复10次。采用经典的基于spikes发放率的反向相关方法确定神经元感受野的位置，感受野刺激模式的目的在于确定动物感受野位置，以便建模重建使用。本实施例设计了随机闪动的灰底黑棋盘格刺激模式，图中的棋盘格为15*15灰底单黑格，共225个格子，灰底的亮度值是128，黑格的亮度值为0，在一个周期内，黑格随机出现，且所有225个棋盘格的点都只出现一次黑格，时间频率20hz，即黑格每次显示50ms。本实施例重复15次实验，采用叠加求平均值的方法减少实验中可能出现的随机误差。
确定感受野位置之后，进行彩色图像刺激播放，彩色图像刺激播放方式为依次从下向上，每次移动2个像素点，每从下向上移动一次同时从右向左以2个像素点进行移动，确保每4个像素点(2×2)进行扫屏且整个图片都经过了每个神经元感受野的中心，另外每个刺激帧之后加入灰屏休息，如此重复5次循环，屏幕刷新率为30hz，本发明以树杈刺激为例，每组实验图片为16000张，其中刺激图片数量为8000张，其中训练时所用的刺激图片为6400张，测试时所用的刺激图片为1600张。
再利用离散傅里叶变换和支持向量机进行特征提取及建模，并用相关性对重建结果的质量进行评估，特征采用的是lfp信号中的相位非线性映射特征，然后以相关性为指标，分析不同通道，通道数目，截取的数据时间长度，延迟时间以及频带对彩色图像重建的影响，以确定最优的重建参数，然后选取最优参数进行彩色图像重建，通道数目的确定是为了防止某些质量不好的神经元得到的信号对重建结果造成不利影响，数据时间长度是指我们设定的动物大脑对刺激响应的时间长度，延迟时间是当刺激播放时，动物视皮层并没有立即进行信号发放，所以此处设定一个时间延迟以保证刺激信息的准确性；
特征提取及建模的具体步骤如下：
首先进行通道的选择，设定数据时间长度为0.4s，延迟时间为0.01s，对单通道进行彩色图像重建，并求出32个单通道的重建互相关系数；然后将通道号按照各自重建互相关系数值进行降序排列，从最优通道逐次累加通道进行不同通道数量的重建，根据相关性大小，选择出最优通道数量；
根据上述结果确定重建通道数量，设定延迟时间为delayt＝0.01s，进行最优数据时间长度选取，数据时间长度的范围我们一般设定为0-1s，以0.05s为时间间隔，总共有20个数据，然后从20个数据的相关性结果中得到最优数据时间长度，一般来说，当数据时间长度超过最优时，重建互相关系数值趋于饱和；之后进行延迟时间选取，延迟时间要小于最优数据长度，时间间隔为0.01s，通过程序运行我们可以得到相关性最大的对应的延迟时间，一般而言，延迟时间超过最优延迟时间后重建互相关系数值开始显著下降，在确定出重建的最优通道数量、最优数据长度以及最优延迟时间后，对局部场电位信号特征进行频带选取，因为局部场电位信号属于低频信息，所以频带范围为1hz～250hz，设频带范围是f1～f2，f1的范围为1-200hz，间隔为5hz，f2的范围为150hz-250hz，间隔为5hz，通过程序的运行可以得到相关性数据，选择最大值频率带的范围。
采用上述最优参数，以每个彩色图像刺激的前4次循环帧数作为训练数据，第5次循环帧数作为测试数据(训练数据和测试数据不重叠)，进行重建。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。