基于多视觉特征全局显著性检测算法的优化及在嵌入式平台下的应用
作者单位:上海交通大学
学位级别:硕士
导师姓名:周传清;柴新禹
授予年度:2019年
学科分类:1002[医学-临床医学] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 100212[医学-眼科学] 0802[工学-机械工程] 10[医学]
主 题:视觉假体 人工视觉 视觉特征 显著性检测 嵌入式平台
摘 要:老年性黄斑变性和视网膜色素变性是两种不可治愈的视网膜退行性疾病,这两种疾病的发病机理都是因视网膜光感受器细胞逐渐退化,最终导致患者失明。视觉假体的发展为失明患者重建人工视觉带来了可能。视觉假体系统通常由图像捕获装置、图像处理单元、射频发射模块、信号接收模块以及刺激电极阵列等部分组成。然而,由于受生物安全性、材料、手术安全以及制造工艺等因素的限制,目前可植入的电极数量及电极阵列尺寸极其有限,导致视觉假体重建的人工视觉存在视敏度低、视野小的问题。因此,如何在小视野、低分辨率人工视觉下,通过有效的图像处理方法将场景中有用的信息提取出来是视觉假体领域下需要解决的一个重要问题。针对这一问题,本文提出了一种基于颜色、颜色强度差异和空间分布三种视觉特征的全局显著性检测算法。该算法能够有效的提取和增强自然场景中的显著性物体。为了验证该算法的优越性,本文将10种现有的显著性检测算法和本算法在一公开数据集上进行了实验,实验结果表明本文提出的算法在该领域广泛使用的几个评价指标中均显示出明显的优势。此外,本文还初步搭建了一个嵌入式图像处理平台,并将本文所提出的显著性检测算法应用于该平台下,以评定和分析算法在嵌入式平台下的运算性能及其影响因素,为以后视觉假体图像处理单元的研发以及仿真假体视觉下图像处理单元的搭建的奠定了一定的基础。