这是一篇基于视觉颜色机制的边缘检测论文，原文分中文和英文版
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项目主页：http://www.neuro.uestc.edu.cn/vccl/projcvpr2013.html
以下是我个人学习该算法后的理解，希望各位看官批评指正！
整个算法可分为以下几步：
1、输入一张彩色图像
2、 分别提取R-G-B三种颜色信息，并计算Y颜色信息，进行高斯滤波得到
3、设置连接权重ω ，通过式（1）得到R+wG和wR+G两种连接权值的的结果 $$Srg、Sgr$$（II层中处理），B-Y两个通道类似，可得到四个中间结果$$Srg、Sgr、Sby、Syb $$
4、III层（Cortex layer）对II层中的结果$$Srg、Sgr、Sby、Syb$$ 进行计算，公式如（6）所示：
其中：$$Sr-g+=-Sr+g- $$
$$Nr+g-、Nr-g+$$ 分别表示V1层神经元R-on/G-off 和 R-off/G-on的RF（由公式（3）（4）（5）得到的RF）。
而
取分母为16，则θi取[0,2π]之间相隔π/8的16个角度，由（6）式会得到16个
结果，对应于16（程序中只用到了8个角，0到π）个不同朝向θi的滤波器结果，这个D(x,y)是对四个拮抗通道其中之一进行计算的结果，所以，四个通道会得到四组相应的D(x,y)。
四组D(x,y)值，通过（8）式，每组取其中的最大值可得到对应于四个通道的四个D(x,y)，并对其进行线性归一化，将四个通道的响应归一化到[0,1]
输出四个归一化后的D(x,y)。
5、最终的轮廓响应为r(x,y)，如公式（9）所示，r(x,y)是对步骤4中的D(x,y)取最大值的结果。
以下是我个人对作者代码的理解
流程图如下所示
主要函数功能为
1、
Gaus(sgm)sgm为sigma值，返回一个滤波矩阵
2、
SingleOpponent( map,opponent,sigma,weights )参数：
opponent为RG或BY两个值之一，分别代表两对拮抗通道过程：对
R、G、B、Y四个通道进行滤波，再计算R’+wG’、wR’+G’、B’+wY’、wB’+Y’，分别对应$$Srg、Sgr、Sby、Syb$$返回：$$Srg、Sgr、Sby、Syb$$
3、
DivGauss2D( sigma,seta )，seta为不通滤波器的朝向，返回一个滤波矩阵
4、
conByfft( img,tpl )参数：
img为$$Srg、Sgr、Sby、Syb$$四个其中之一， tpl 为 DivGauss2D( )返回的结果进行归一化过程：对img进行填充、傅里叶及其逆变换等处理
返回：与img相同大小的矩阵，即为$$Drg(θi)、Dgr (θi )、Dby (θi)、Dyb (θi)$$
5、
OrientedDoubleOpponent( map,opponent,sigma,angles,weights )过程：调用
SingleOpponent()、DivGauss2D()、conByfft()返回：返回$$Drg、Dgr、Dby、Dyb$$
6、
resDO( map,sigma,angles,weights )过程：$$Drg、Dgr、Dby、Dyb$$都是xy8（如果angles设为8）的矩阵，即八组$$Drg(θi)、Dgr(θi)、Dby(θi)、Dyb(θi)$$取八组$$Drg(θi)$$数据中每个 （x , y）点对应的最大值作为新的$$CBrg$$其他三组数据相同，其中$$CBrg( : , : )$$是$$Drg$$中的最大值，而Orients(:,:,1)是$$Drg$$中最大值在矩阵中的位置$$CBrg、CBgr、CBby、CByb$$分别代表四个通道得到的边缘矩阵，对每个像素点，取四个通道中的最大边缘值作为
Re ( : , : ) ，取该值在原矩阵中对应的angles值为theta( : , : )。返回：
Re ( : , : )和theta( : , : )矩阵，Re即为初步的边缘矩阵。
7、
nonmax(im,theta)参数：
im为resDO()的返回值Re进行归一化，theta为resDO()的返回值theta进行角度变换过程：A点在方向1上有最大边界值a，而在方向1上相邻的两个点B,C也有计算得到的边界值b，但是a小于等于b，这说明A点的边界比B、C点的边界强度低，那么真正的边界应该是在B或C处取得，所以应该令A点处的边界值为0，这样可以保留最合适的边界点。
返回：返回比输入
im小一个像素圈大小的边缘矩阵im
8、
COBoundary(map,sigma,angles,weights)参数：
map为处理的图像，sigma、angles、weights为设置的参数（此算法需要设置的所有参数就是这三个） 过程：调用
resDO()、nonmax()，对nonmax()中得到的im进行边缘填充0，得到最终的边界矩阵fb返回：最终的轮廓矩阵
fb
最后，我只想说，格式好难调，文中有些格式确实不好看，还请见谅！
时间： 2024-11-17 18:56:14