1、应对后续处理步骤产生较大的影响。在编码过程中，综合考虑到神经元模型的神经生理特性以及神经元模型的计算效率，本文选择神经元模型作为神经元群结构基础。该神经元模型的数学表达式如所示。侧向抑制在大脑皮层中，处于同区域的神经元具有相似的功能，它们对于外部输入信号具有相同的发放响应，但是相互之间处于竞争状态，当个神经元产生兴奋时会抑制该区域内其它神经元的兴奋，这种现象称为神经元的侧向抑制,。本文考虑了这种侧向抑制作用，如图所示。其中图表示当感受野中心的神经元兴奋时会抑制其它神经元的兴奋而本文对图所描述的侧抑制方式进行了改进，考虑了神经元放电。
2、检测，而侧抑制特性通过相邻神经元竞争可有效增强图像弱边缘与背景的对比度，所以本文提出种基于点阵神经元响应时空信息的图像边缘检测方法，通过记录感受野窗口内点阵神经元的首次放电时间，给出次序编码思路，并结合神经元侧抑制的空间特性来提取图像的边缘信息。并以菌落图像处理为例，检测结果表明获得的边缘比较清晰并且较为完整，能够包含较多的边缘细节。而且可将边缘的强弱信息表现出来，因此具有更好的图像边缘检测效果。基于点阵神经元响应时空信息的边缘检测技术概述本文考虑到整体计算的效率，对神经元网络进行了简化，采取点阵的形式来对神经元进行排列，通过侧抑。
3、口中更新前后的−−中心元素分别为感受野窗口中更新前后的非中心元素。将感受野窗口依次滑过方差矩阵对每个方差元素进行同样处理，重叠部分的元素会被不断更新，这样依次处理就可得到相应的边缘矩阵,。根据式将边缘矩阵数据逆映射到的范围，然后再将其显示为图像即为包含图像强弱边缘信息的检测结果。其中和分别为边缘矩阵,中的最小值和最大值表示图像强弱边缘的检测结果。−−相应的图像边缘检测流程如图所示表示原始的输入图像为经过滤波器以角度为滤波后的结果,表示使用的点阵神经元,表示经过点阵神经元模型后记录首次放电万方数据硕士学位论文题目基于。
4、映出边缘的强弱关系。图像边缘检测算法本文采用滤波器先对图像进行预处理，之后引入神经元首次放电时间以及感受野内各神经元首次放电次序同时考虑到图像边缘的跳变特性，提出了与各神经元放电首次放电时刻相对应的方差矩阵并结合神经系统侧向抑制的生理特性得到最终的边缘图像。具体检测算法如下所述对于原始的图像通过滤波器进行预处理，获取角度为的个方向结果，记为。然后利用式重构图像的边缘信息,构造点阵神经元每个点阵神经元的模型如式万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文所示。将步骤中的重构结果,输入到对应的点阵神经元,进行处理，其中每个神经元的输入刺激分别。
5、放电的先后顺序，采取如图所示的神经元侧向抑制方式，当感受野中心点的神经元比其它神经元早兴奋，就会对相应神经元产生抑制作用，反之中心点的神经元则会被抑制图为图中各神经元兴奋性示意图，横轴表示感受野内神经元的编号，纵轴表示神经元兴奋强度，条形柱越高表示对应的神经元兴奋性越强，越容易兴奋，那么其放电次序就越靠前，如果其兴奋性强度大于中心点那么就会对中心点的放电活动产生抑制作用。万方数据杭州电子,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文,于滤波器函数在原点的奇异性，不能直接得到解析表达式，其频域数学表达式如。
6、特性来反映神经元之间的突触连接，同时结合点阵神经元响应的时空信息对图像边缘进行检测。首先利用视野内图像的多方向滤波结果，重构图像的边缘信息接着将重构结果作为点阵神经元的输入记录各个神经元首次发放动作电位的时间，形成时间矩阵然后构造感受野窗口在时间矩阵上滑动，根据各时间元素的时序计算改进后的方差，并赋值给窗口中心点，从而获得包含神经元响应时间和空间信息的方差矩阵之后将前述感受野窗口继续在方差矩阵上滑动，实现神经元在空间上的侧向抑制特性，获得边缘矩阵最后将边缘矩阵逆映射为结果图像。实验表明，本文方法不仅能够检测出图像边缘，而且能够有效。
7、先后顺序，采取如图所示的神经元侧向抑制方式，当感受野中心点的神经元比其它神经元早兴奋，就会对相应神经元产生抑制作用，反之中心点的神经元则会被抑制图为图中各神经元兴奋性示意图，横轴表示感受野内神经元的编号，纵轴表示神经元兴奋强度，条形柱越高表示对应的神经元兴奋性越强，越容易兴奋，那么其放电次序就越靠前，如果其兴奋性强度大于中心点那么就会对中心点的放电活动产生抑制作用。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文传统的侧向抑制方法改进后的侧向抑制方法图所描述的神经元兴奋性示意图图神经元侧向抑制示意图小结本章主要介绍了神经元模型及重要的神经编码。
8、性。其中神经元模型主要介绍神经元模型，神经元模型以及神经元模型。神经元模型精确地描述了神经元的放电活动，但是由于数学计算的复杂性而难以大规模应用，神经元模型尽管丢失了许多神经元特性，但是简单的数学表达式赋予了神经元模型良好的计算性能，使其得到了广泛应用，神经元模型在两者之间进行了折中，使其既具有定的生物合理性又具有定的数学计算性。随后介绍了重要的神经编码特性，主要有视觉感受野，方向选择，次序编码，侧向抑制。视觉感受野是功能相同或相似的神经元集合，但受到刺激时会改变相应神经元的放电活动，方向选择是指神经元对于特定方向的输入刺激具有最。
9、的响应对后续处理步骤产生较大的影响。在编码过程中，综合考虑到神经元模型的神经生理特性以及神经元模型的计算效率，本文选择神经元模型作为神经元群结构基础。该神经元模型的数学表达式如所示。侧向抑制在大脑皮层中，处于同区域的神经元具有相似的功能，它们对于外部输入信号具有相同的发放响应，但是相互之间处于竞争状态，当个神经元产生兴奋时会抑制该区域内其它神经元的兴奋，这种现象称为神经元的侧向抑制,。本文考虑了这种侧向抑制作用，如图所示。其中图表示当感受野中心的神经元兴奋时会抑制其它神经元的兴奋而本文对图所描述的侧抑制方式进行了改进，考虑了神经元。
10、所示,−−−其中，为待滤波图像的频率和方向为中心频率为滤波器方向为径向带宽为方向带宽。次序编码传统的观点认为，神经编码信息隐含在神经元放电序列中，分析过程实际上是种点处理操作。但由于神经元放电过程涉及离子通道的闭合以及恢复，因此其具有定的时间尺度，而这很难满足神经系统在视觉轮廓感知中的快速性需求。目前有研究表明在神经元群或网络中，各个神经元在接受激励后的首次放电先后次序，可能就已经能有效地对输入进行快速编码和处理,。因此本文尝试采取次序编码的方式，对感受野中神经元的响应进行处理，根据响应时刻的先后设置相应的权值，以此来表示先产生的。
11、应重构结果,。记录下每个点阵神经元,的首次放电时间，从而获得个时间矩阵,。构造个的感受野窗口与时间矩阵,的局部区域对应，对感受野窗口中对应的时间元素进行升序排序，记为。然后对该感受野窗口的时间元素计算改进后的方差，如式所示。−−是感受野窗口中各个时间元素的平均值。是包含了首次放电排序信息的改进方差，将其赋值给感受野窗口的中心点。将感受野窗口依次滑过时间矩阵对每个时间元素进行同样的处理就得到方差矩阵,。利用步骤构造的感受野窗口，使其与方差矩阵,的局部区域对应，在感受野窗口中根据式实现神经元的侧向抑制机制。，分别为感受野。
12、的响应，次序编码表明神经元放电的先后次序就已经对输入刺激的信息进行了编码，可以利用神经元放电的先后次序对输入刺激进行处理，侧向抑制是指同区域的神经元在放电时会产生相互抑制的情况。序号兴奋强度万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章基于点阵神经元响应时空信息的边缘检测技术及应用正如绪论中所述，目前利用视觉机制进行边缘检测的研究更多是对视觉神经系统进行了黑箱模拟，并没有考虑视觉感受野方向选择性以及侧抑制特性等视觉机制在轮廓提取中的重要作用，例如视觉感受野特性可以弱化图像背景纹理对目标边缘的干扰，方向选择特性有利于实现对特定朝向弱边缘的。
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