基于时空滤波器的视网膜编码模型

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1、上海交通大学硕士学位论文摘要基于时空滤波器的视网膜编码模型摘要该论文所提出的视网膜编码模型由时空滤波器模块和BP人工神经网络模块组成。时空滤波器能很好得模拟视网膜神经节细胞的时间和空间特性,将视觉信号编码成电脉冲信号。模型引入了粒子群优化算法来调节时空滤波器的参数。输入图像首先被时空滤波器转换成电刺激,然后经BP人工神经网络来重建输出图像。时空滤波器的参数决定了脉冲刺激及对应的输出图像。为了得到预期的输出图像,采用了粒子群算法,以欧氏距离作为误差判断准则,进行滤波器参数优化。当输出图像和输入图像的误差不再有所改进时,迭代停止。实验结果表明62.3%的输出图像用粒子群算法来优化参数时,不论

2、在输出图像质量和迭代次数上都优于用进化策略优化算法。关键词:人工视觉假体,视网膜上视觉假体,粒子群优化算法,进化策略优化算法,时空滤波器,视网膜模型第I页上海交通大学硕士学位论文ABSTRACTSpatiotemporalRetinaEncodingModelABSTRACTCenter-surroundspatiotemporal(ST)filterisapowerfultooltosimulatethespatialandtemporalpropertiesofretinaganglioncellsandencodevisualinformationwithelectricspike

3、s.Thispaperintroducestheapplicationofparticleswarmoptimization(PSO)algorithmtotunetheparametersintheretinamodelconsistingofaSTfiltermoduleandaback-propagation(BP)neuralnetworkmodule.ImagesareconvertedintoelectricspikesbytheSTfilterswhoseoutputsarethenfedintotheBPneuralnetworktoreconstructtheoutpu

4、timages.TheparametersoftheSTfiltersdeterminetheelectricspikesequencesaswellastheoutputimagefromtheBPnetwork.Inordertogettheexpectedoutputimages,weemployPSOtoiterativelytunetheparameters.EuclideandistancebetweenoutputandinputimageisusedasscalarcriteriatooptimizetheSTfilter.Thetuningprocessstopsunt

5、ilthesimilaritybetweenoutputandinputimagesnolongerimproves.Theresultsshowthat62.3%oftheimagestrainedbyPSOhavebetteroutputimagequalityandlessiterationtimecomparedwiththosetrainedbythecurrentevolutionstrategy(ES).Keywords:artificialvisualprosthesis,epiretinalprosthesis,particleswarmoptimization,evo

6、lutionstrategy,spatiotemporalfilter,retinamodel第II页上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:牛希娴日期:2008年3月7日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印

7、件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密√。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:牛希娴指导教师签名:日期:2008年3月7日日期:2008年3月7日上海交通大学硕士学位论文第一章概述第一章概述1.1引言视觉是人类获得信息的一个重要途径,人类认识世界所

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