Vaizdo sintezės algoritmas, pagrįstas barškučio regėjimo vaizdavimo mechanizmu

Vaizdo sintezės algoritmas, pagrįstas barškučio regėjimo vaizdavimo mechanizmu

Naujas dokumentas, pristatytas Ekranai Žurnalas ieško biologijos ir gamtos galimo sprendimo dėl vis pažangesnių vaizdų suliejimo metodų poreikio, daugiausia dėmesio skiriant vaizdų suliejimo algoritmų, pagrįstų barškučių vizija, kūrimui.

Tyrimas: Vaizdo suliejimas, pagrįstas barškučio regimo lauko modeliu. Vaizdo kreditas: Alexander Wong / Shutterstock.com

Vaizdo suliejimo procesas yra vaizdo apdorojimo priemonė, kai ta pati scena įgaunama įvairiais įrenginiais ir integruojama į aukštos kokybės vaizdus naudojant pažangias kompiuterines technologijas. Ši nuolat besikeičianti sritis yra daugelio tyrimų objektas, tyrėjai naudoja daugybę matematinių metodų, kad pagerintų vaizdo sintezės algoritmus.

Buvo atlikta daugybė ankstesnių tyrimų, kuriais siekiama ištirti biologines vaizdo gavimo sistemas vaizdų sintezės technologijoje, o straipsnio autoriai paminėjo tinklainės nervų ląstelių tyrimus ir, svarbiausia, ankstesnį pitonų infraraudonųjų spindulių ir regos spektro suvokimo tyrimą.

Barškuolė yra žavus gyvūnas, turintis infraraudonųjų spindulių jutiklius, esančius tarp šnervių ir akies, kad gautų šviesos informaciją. Jis gali natūraliai sujungti šiuos du informacijos rinkinius, atlikdamas vaizdų susiliejimą – gebėjimą, kuris yra esminis jo gebėjimas įvertinti aplinką, medžioti grobį ir išvengti plėšrūnų net tamsioje aplinkoje.

Hartline ir kt. atliktas tyrimas. 1978 m. yra paryškintas, nes tai patvirtino šešių bimodalinių ląstelių egzistavimą barškuolėse su specifiniais neuronais, atsakingais už matomos šviesos ir infraraudonųjų spindulių suvokimą, esančius gyvūno regos ertmėje. Šios ląstelės gali reaguoti į matomą arba infraraudonųjų spindulių informaciją arba į abu vienu metu – sistema, kurią straipsnio autoriai pažymėjo, gali būti imituojama naudojant daugybę matematinių modelių.

Naudodami šį novatorišką ir novatorišką tyrimą kaip savo darbo pagrindą, straipsnio autoriai sugebėjo sukurti ir pasiūlyti efektais pagrįstą pseudospalvų vaizdo sintezės metodą, galintį sujungti infraraudonųjų ir matomą spektrą į naudingą vaizdą. Šiuo metodu siekiama imituoti barškučio regėjimo, žinomo kaip Waxman sintezės struktūra, veikimo principą ir naudojant vizualinį neuroninį tinklą, kad būtų pasiekti daug žadantys rezultatai.

Lyginamieji eksperimentai, skirti įvertinti gautus vaizdus naudojant šį algoritmą, pabrėžia, kad subjektyviu vizualiniu patikrinimu bendras spalvų pateikimas buvo geras, o detalės buvo aiškiai matomos integruojant infraraudonųjų ir matomos šviesos spektrus.

Daugiau iš AZoM: „Biomimicry“ siūlo lankstų energijos kaupimo sprendimą nešiojamai elektronikai

Siekiant objektyviai kiekybiškai įvertinti šias išvadas, buvo naudojama daugybė vertinimo indeksų. Pavyzdžiui, entropija buvo įvertinta siekiant nustatyti suliejimo vaizde esančios informacijos kiekį, o vidutinis gradientas leido suprasti vaizdo aiškumą ir suliejimo tekstūros ypatybes. Erdvinis dažnis suteikė naudingos informacijos apie bendrą vaizdo aktyvumą, o standartinis nuokrypis suteikė informacijos apie informacijos pasiskirstymą ir kontrastą – du veiksnius, glaudžiai susijusius su vaizdo kokybe.

Lyginamasis eksperimentas įvertino keturias vaizdų grupes, pabrėždamas puikų našumą pagal vidutinį gradientą ir erdvinį dažnį, bet mažiau nei idealus pagal entropiją ir standartinį nuokrypį.

Panaudoję barškučio bimodalinio vaizdo gavimo galimybes ir imituodami jas naudodami vaizdo apdorojimo algoritmą, straipsnio autoriai galėjo pradėti kurti naudingą naują požiūrį į vaizdo sintezę.

Tai leido įdiegti barškučio bimodalinių ląstelių matematinį modelį, palengvinantį aukštos kokybės sintezės vaizdų su natūraliomis spalvomis ir išsamia aplinkos informacija gavimą.

Galimybė paimti skirtingus, bet vienas kitą papildančius vaizdų duomenis ir sujungti juos į naudingų vaizdų seriją turi daug praktinių pritaikymų, todėl vaizdų suliejimas yra pagrindinė technika įvairiose srityse, įskaitant saugą, nuotolinį stebėjimą, astronomiją, medicinos ir logistikos programas.

Išplėtus ne tik įprastus matematinius metodus, bet ir pažvelgus į evoliuciją bei biologiją įkvėpimo ieškoti, bus galima toliau plėsti ir tobulinti vaizdų suliejimo metodus, kaip ir čia pateiktą, siekiant išplėsti jų pritaikomumą, pagerinti jų patikimumą ir tikslumą.

Nuoroda

Y. Wang, H. Liu, W. Xie, S. Wang, Vaizdo suliejimas, pagrįstas barškučio vizualinio imlumo lauko modeliu, Ekranai (2022), doi: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014193822200018X?via%3Dihub

Atsakomybės apribojimas: čia išsakytos nuomonės yra autoriaus, išreikštos privačiai, ir nebūtinai atspindi AZoM.com Limited T / A AZoNetwork, šios svetainės savininko ir operatoriaus, nuomonę. Šis atsakomybės atsisakymas yra šios svetainės naudojimo sąlygų dalis.

Parašykite komentarą

El. pašto adresas nebus skelbiamas.