人工视觉假体映像信息处理模型

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1、萄先太，等．人I视觉缀体嚷像信息处理模型一系统之。据估计在人类从外界获得信息的总量中来K“自视觉系统的多达70％以上。神经生理学和解剖学2人工视觉映像信息处理模型的研究表明一定的通路进行，视觉信息在大脑中按照传递实验证明特定的视网膜区域与某一视皮质细胞发。首先，视网膜细胞接受外界客观视景信息的信z4J号。然后，视网膜上的神经节细胞将接收到的信号通生联系，这个视网膜区域就是该皮质细胞的感受蜊。过视神经交叉和视束传到中枢的外膝体。最后，信息根据对视网膜局部刺激及在对应皮质细胞产生的动作到达大脑视皮质细胞。其中，视网膜是整个视觉感知电位，就可确定视网膜与皮质间的相互关系。根据Mars

2、hall~DTaIbat的计算一系统的信息获取部分，对光的反应开始于含有视色素，在视网膜中心凹的个视细的光感受器细胞，光感受器的信号通过双极细胞、水胞大约与100个皮质细胞发生联系。从视网膜到视觉皮平细胞和无长突细胞与神经节细胞相连。神经节细胞质的整个传导通路中保持着解剖学上点对点的传导关系一一个特分为不同的类型f如猴视网膜的神经节细胞分为M型，视网膜是以种拓扑方式投射到视皮质的。I]W型定的皮质区域只从一个特定的视网膜区域获得输入和P型，猫视网膜的神经节细胞分为X，Y~)，分，他一别对空间、颜色、形状、运动等视觉信息敏感。这些只受个特定的视网膜区域的影响。在研究人工视觉假一点

3、不同类型的神经节细胞平行地向外膝体投射不同的体的刺激脉冲合成方案时利用这，就可以用有限数P】视觉信息。灵长类(包括人在内)的外膝体(Lateral目的电极刺激残存的正常视网膜感光细胞，在视皮质的GeniculateNucleus，LGN)分为6层，每层接收左侧或右对应区域获得拓扑性的成像结果。侧眼的不同类型的神经节细胞输入，从而在外膝体形成大人工视觉就是用摄像头获取图像信息代替正常眼rvocellular睛获得视觉图像一定的图像处理算法对图像进细胞层(Magnocellular，M细胞)和小细胞层(Pa，，然后用”P细胞)0一。在每大细胞层和小细胞层中间都存在着层间行处理后，将

4、图像信息转换成电刺激信号，再传到植于细胞层(Koniocellular，K细胞)，其功能异于M细胞和P细人体的微电极阵列，从而激发视神经产生电脉冲信号，胞。使大脑视觉皮质产生视幻觉。。因此，外膝体不同的细胞层具有不同的功能特性K⋯视觉信息处理过程示意图见图1。本文提出的人工视觉映像信息处理模型的系统结构见图2。本系统结构图把模型分为以下3个部分：图像图形信息编码：系统通过采用计算机视觉、基于图像的建模、场景模型简化等技术，对客观场景进行图像采集、特征提取、几何建模、模型简化、与建好的基本图形库匹配，将客观图像编码成基本图形的线性组合。电极刺激信号编码和视觉映像之间的调整模型：根

5、据期望输出图像与视觉映像之问的匹配结果，调整输入的电极阵刺激信号，使得到的视觉映像尽可能与期望输出图形相匹配，应用神经网络、遗传算法、进化计算等方法，模拟客观视景到视觉映像间的映射关系，找出电极刺激编码信号与盲人视觉映像之间的自动调整模型。为了尽可能地减少实验次数，避免以遍历方式进行调整实验，户o，Box1200,Shenyang110004cn．zglckf,com甍先太．等。入I视觉缀体映橡信怠处理模型l【i星；{}7匆霉w呲∞矾。母必须分析和设计出合理有效的调整模型。息。早期人工视觉研究对此问题的处理方法是对自然图期望输出图形编码与视觉映像之间的匹配模型：实际情像进行压缩

6、、边缘提取、二值化等处理后，将其直接映况下，无论如何调整输入的电极编码信号，电刺激信号射到电极阵列。而这种方法存在的问题在于简化自然图在盲人大脑中形成的视觉映像都无法与期望输出的图像的同时，其中的目标物体的信息也受到破坏，甚至丢形完全一致。因此分析并建立期望输出图形与视觉映像失。“”之问的合理的匹配模型一。可根据基于计算机图形学的客物体图形知识库就是采用多种图象处理算法，观视景图像的图形编码和视觉感知映像图形的特点，应对自然图像中的目标物体进行提取、简化、编码、分类，用神经网络一、遗传算法等智能信息处理技术来研究匹配然后用个个简单的基本图形的组合去表达这些目标模型。物体，建立物

7、体与基本图形对应关系数据库。这种方法这一模型使图像图形编码与电极刺激信号编码相既简化了图像信息，又能有效地表达自然图像中的目标一系统变得灵活对独立，使这，对于不同置入型视觉假对象。体的信息处理，只需对该匹配模型的算法作相应的调整摄入图像与知识表达：①摄入图像：由微型摄像机摄即可。取外界图像信息。②图形编码：客观视景的图像信息处理与图形编码子系统采用计算机视觉、计算机图形学的3学习训练阶段的系统模型相关方法解决客观视景基本特征信息的提取问题，即从图像、立体像对、图像序列中恢复几何信息，并对该信