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公开(公告)号：CN111968140B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010585697.9
申请日：2020-06-24
申请人： 广西科技大学
摘要： 本发明旨在提供一种基于经典感受野固视微动机制的轮廓检测方法,包括以下步骤：A、输入经灰度处理得到的待检测图像，预设多个尺度参数的高斯函数，计算得到各像素点的各尺度参数的高斯滤波响应；B、计算得到与多个尺度参数一一对应的多个环状高斯一阶导函数；C、对于各像素点：计算得到该像素点的各方向参数的微动融合响应；D、对于各像素点：在该像素点的各方向参数的微动融合响应中取最大值，作为该像素点的经典感受野响应；E、预设距离权重函数、抑制系数，计算各个像素点的抑制响应；F、将各个像素点的经典感受野响应减去该像素点的抑制响应，得到最终轮廓图。该轮廓检测方法克服现有技术缺陷，具有仿真性强、检测准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN113673539B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110953747.9
申请日：2021-08-19
申请人： 广西科技大学
IPC分类号： G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明旨在提供一种基于深度学习模型的逐级交互式轮廓识别方法，包括以下步骤：A、构建深度神经网络结构，结构具体如下：编码网络、解码网络；其中，编码网络为VGG16网络，池化层为分界线分为S1、S2、S3、S4、S5五个阶段；所述的解码网络分为四级，每一级中均分别设有子解码网络M和子解码网络N；B、原始图像输入VGG16网络中，依次经五个阶段卷积处理；C、VGG16网络的S1、S2、S3、S4、S5五个阶段中的第一卷积层和第二卷积层的卷积结果分别输入子解码网络M和N中，经过双解码网络解码之后，最后融合处理得到最终输出轮廓。本发明对纹理的抑制、边缘的保护产生了积极的效果。
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公开(公告)号：CN111968139B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010578385.5
申请日：2020-06-23
申请人： 广西科技大学
摘要： 本发明旨在提供一种基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法，包括以下步骤：A、输入经灰度处理得到的待检测图像，预设多个方向参数的高斯一阶导函数，预设高斯一阶导函数的模板中心的轴向偏移量，预设四个高斯一阶导函数的偏移中心，计算得到对应的四个高斯一阶导偏移函数；B、对于待检测图像的各像素点，计算得到各像素点的经典感受野响应；C、预设距离权重函数、抑制系数，计算得到各个像素点的抑制响应；D、将各个像素点的经典感受野响应减去该像素点的抑制响应，得到各像素点的轮廓响应，进而得到最终轮廓图。该轮廓检测方法克服现有技术缺陷，具有仿真性强、检测准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN111161291A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911412629.6
申请日：2019-12-31
申请人： 广西科技大学
摘要： 本发明旨在提供一种基于目标景深信息的轮廓检测方法，包括以下步骤：A、采集灰度图像及景深图像；B、分别计算灰度图像及景深图像的灰度经典感受野最优响应值及景深经典感受野最优响应值；C、分别计算灰度图像及景深图像的灰度轮廓响应值及景深轮廓响应值；D、计算各像素点的最终轮廓响应值；E、计算各像素点的最终轮廓值。该检测方法克服现有技术缺陷，具有运算全面、轮廓识别率高的特点。
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公开(公告)号：CN111080663A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911392146.4
申请日：2019-12-30
申请人： 广西科技大学
摘要： 本发明旨在提供一种基于动态感受野的仿生型轮廓检测方法，包括以下步骤：A、输入经灰度处理的待检测图像，计算各像素点的空间标准差；B、结合各像素点的空间标准差计算各像素点的经典感受野最优响应值；C、计算各像素点的最终轮廓响应值；D、计算各像素点的最终轮廓值。该方法克服现有技术缺陷，具有仿生效果好，轮廓检测率高的特点。
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公开(公告)号：CN109146901A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810876317.X
申请日：2018-08-03
申请人： 广西科技大学
CPC分类号： G06T7/13 , G06T7/90 , G06T2207/10024
摘要： 本发明旨在提供基于颜色拮抗感受野的轮廓检测方法，包括以下步骤：A、输入待检测图像，提取红、绿、蓝、黄分量；B、预设红绿、蓝黄两个颜色组合及对应的通道，计算各自的单拮抗响应；C、预设均分圆周的多个方向参数，构建对应各个方向参数的双拮抗感受野滤波器模板；对于各像素点计算该像素点的各通道的双拮抗响应；D、对于各像素点计算各通道的两个双拮抗抑制轮廓响应；E、对于各像素点：将各通道全部的双拮抗抑制轮廓响应进行归一化后，所得结果的最大值即为该像素点的最终轮廓响应。该方法克服现有技术缺陷，具有检测效果好、计算效率高的特点。
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公开(公告)号：CN106033608B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201510442062.2
申请日：2015-07-24
申请人： 广西科技大学
IPC分类号： G06T7/13
摘要： 本发明旨在提供一种仿生物平滑跟踪眼动信息处理机制的目标轮廓检测方法，包括以下步骤：输入经灰度处理的待检测图像；进行各个方向的Gabor滤波，得到Gabor能量图；建立初始DoG模板，对初始DoG模板进行变换，并用各变换DoG模板分别对Gabor能量图进行滤波；根据上述滤波结果图生成抑制最大值图；对抑制最大值图进行修正，得到修正抑制最大值图；将各方向Gabor能量图中各像素点的Gabor能量值减去方向与其相同的修正抑制最大值图中对应的像素点的滤波结果值，作为该像素点的初始轮廓值，并作后续处理，得到最终轮廓图。本发明检测方法克服现有技术仿真度低、轮廓识别率低的缺陷，具有仿真度高、轮廓识别率高的特点。
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公开(公告)号：CN107067407A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710230469.8
申请日：2017-04-11
申请人： 广西科技大学
摘要： 本发明提供基于非经典感受野和线性非线性调制的轮廓检测方法，包括：A、输入经灰度处理的待检测图像；B、对待检测图像进行Gabor滤波得到各像素点的各方向的Gabor能量值；C、构建视网膜神经节细胞中的X细胞和Y细胞仿真模型；D、计算得到X细胞对应的各个中心神经元受非经典感受野的刺激响应；E、计算得到Y细胞对应的各个中心神经元受非经典感受野的刺激响应；F、分别计算出X、Y细胞的中心神经元受经典感受野和非经典感受野联合调制的刺激响应，相加后作为对应的轮廓值；G、对各像素点的轮廓值进行处理得到最终轮廓值。该方法克服现有技术轮廓识别率低的缺陷，具有仿真效果好、轮廓识别率高的特点。
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公开(公告)号：CN106033610A
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201610163668.7
申请日：2016-03-22
申请人： 广西科技大学
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06N3/061
摘要： 本发明旨在提供一种基于非经典感受野空间总和调制的轮廓检测方法，包括以下步骤：A、输入经灰度处理的待检测图像；B、对待检测图像Gabor滤波，获得各像素点的各个方向的Gabor能量值；C、计算出非经典感受野对中心神经元的空间总和调制权值；D、计算出非经典感受野在距离权值上对中心神经元的调制响应；E、计算得到中心神经元受非经典感受野的刺激响应；F、计算得到中心神经元受经典感受野和非经典感受野联合调制的刺激响应，作为对应的轮廓值；G、对各像素点的轮廓值使用非极大值抑制和双阈值处理，得到各像素点的最终轮廓值。该方法克服现有技术仿真效果差、轮廓识别率低的缺陷，具有仿真效果好、轮廓识别率高的特点。
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公开(公告)号：CN105500706A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510949608.3
申请日：2015-12-18
申请人： 广西科技大学
摘要： 本发明旨在提供一种3D打印机喷头齿条传动装置，包括喷头、滑块A、滑杆A、齿条A、滑块B、电机A、齿轮A；所述的滑块B设有相对应的两块，两块滑块B之间设置有滑杆A和齿条A；所述的滑块A安装于滑杆A上，能够沿着滑杆A做进给运动，滑块A上设置有电机A；所述的电机A与齿轮A连动；所述的齿轮A与齿条A啮合。本发明3D打印机喷头齿条传动装置具有结构简单、工作平稳、精度高的特点。
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