WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     || 2 | 3 | 4 |
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, МЕХАНИКИ И ОПТИКИ А. С. Потапов, Р. О. Малашин СИСТЕМЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ Учебно-методическое пособие по лабораторному практикуму Санкт-Петербург 2012 Потапов А.С., Малашин Р.О. Системы компьютерного зрения: Учебнометодическое пособие по лабораторному практикуму. – СПб: НИУ ИТМО, 2012. – 41 с.

Пособие содержит краткое описание лабораторного практикума по методам обработки оптической информации, используемым в системах компьютерного зрения. Формулируются требования к проведению работ, даются рекомендации и примеры выполнения отдельных их этапов.

Предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки 200700 – «Фотоника и оптоинформатика».

Рекомендовано советом факультета Фотоники и оптоинформатики НИУ ИТМО для использования в качестве учебно-методического пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 200700 – «Фотоника и оптоинформатика».

В 2009 году Университет стал победителем многоэтапного конкурса, в результате которого определены 12 ведущих университетов России, которым присвоена категория «Национальный исследовательский университет». Министерством образования и науки Российской Федерации была утверждена Программа развития государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «СанктПетербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики» на 2009–2018 годы.

© Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, 2012 © А. С. Потапов, 2012 © Р. О. Малашин, 2012 2 1. Моделирование биологических систем зрительного восприятия Цель работы – исследовать возможность компьютерного моделирования поведения ганглиозных клеток сетчатки и нейронов стриарной коры либо в форме искусственных нейронных сетей с повторением структуры рецептивных полей, либо в форме последовательности фильтров, осуществляющих свертку изображения с различными ядрами.

Задание по работе:

1. Изучить теоретическую часть работы.

2. Реализовать компьютерную модель, воспроизводящую основные особенности работы ганглиозных клеток сетчатки, простых и сложных клеток зрительной коры.

3. Для различных видов клеток исследовать отклики на стимулы различных типов; экспериментально определить их рецептивные поля и установить степень соответствия с известными характеристиками их биологических аналогов.

Теоретическая часть Ганглиозные клетки сетчатки Сетчатка преобразует электромагнитное излучение в нервные сигналы благодаря слою светочувствительных рецепторов (палочек и колбочек).

Этот слой, как ни странно, расположен дальше всего от поверхности глаза, но, с точки зрения обработки зрительной информации, является первым.

Палочки обеспечивают способность видеть при слабом освещении, в то время как колбочки обеспечивают цветное зрение в условиях хорошего освещения. В каждом глазу имеется в сумме порядка 125 млн. палочек и колбочек, неравномерно распределённых по сетчатке (в центральной ямке, концентрация колбочек максимальна, что обеспечивает высокую остроту зрения).

Вместе со слоем рецепторов сетчатка содержит три крупных слоя нервных клеток, разделенных двумя слоями, образованными дендритами и аксонами этих клеток (толщина сетчатки составляет около четверти миллиметра).

Передний слой сетчатки состоит из ганглиозных клеток. Аксоны этих клеток проходят по поверхности сетчатки к слепому пятну, в котором они собираются в зрительный нерв, соединяющий глаз и мозг. Интересно отметить, что ганглиозных клеток, передающих зрительную информацию в мозг из сетчатки, всего около 1 миллиона, то есть примерно в 125 раз меньше, чем число рецепторов. Структура сетчатки приведена на рис. 1.

световой поток волокна зрительного нерва ганглиозные клетки сетчатки внутренний синаптический слой амакриновые, биполярные и горизонтальные клетки наружный синаптический слой ядра рецепторов рецепторы пигментный слой Рис. 1. Структура сетчатки В среднем слое (между ганглиозными клетками и рецепторами) имеются три типа нейронов: биполярные, горизонтальные и амакриновые.

Биполярные клетки получают входные сигналы от сравнительно небольшого числа рецепторов и в большинстве своем направляют выходные сигналы непосредственно ганглиозным клеткам. Биполярные клетки могут иметь входы не только от рецепторов, но и от горизонтальных клеток, которые соединены с большим числом рецепторов длинными связями, идущими вдоль слоя сетчатки. Как горизонтальные клетки связывают рецепторы и биполярные клетки, так и амакриновые клетки связывают биполярные клетки с ганглиозными (в дополнение к прямым связям между ними).

При проекции на сетчатку маленького пятнышка света можно найти на сетчатке области, освещение которых увеличивает или подавляет активность конкретной ганглиозной клетки. Такая область (то есть область рецепторов, от которых доходят сигналы до некоторого нейрона) называется рецептивным полем соответствующего нейрона.

а) б) в) г) Рис. 2. Структура рецептивных полей ганглиозных клеток (тёмным показаны области торможения, светлым – возбуждения): (а) случай on-реакции; (б) случай off-реакции; (в) и (г) – сечения карт рецептивных полей в случае on- и off-реакций, аппроксимированных как разности гауссиан Рецептивные поля ганглиозных клеток круглые и состоят из центра и периферии (см. рис. 2), причём эти клетки бывают двух типов: у клеток с так называемой on-реакцией засветка центра рецептивного поля приводит к повышению активности клетки, а засветка периферии – к подавлению её активности, в то время как у клеток с off-реакцией всё в точности наоборот.



Таким образом, если в центр рецептивного поля клетки с on-реакцией проецировать пятнышко света, то при увеличении размеров этого пятнышка активность клетки будет возрастать, пока пятно не заполнит весь центр; когда же пятно начнет заполнять периферию, то активность клетки будет уменьшаться (при равномерной засветке всего рецептивного поля ганглиозная клетка практически не будет проявлять активности).

Вполне возможно, что центр рецептивного поля ганглиозной клетки реализуется с помощью прямого пути распространения сигнала от рецепторов через биполярные клетки к ганглиозным клеткам, ведь биполяры получают входы от небольшого числа рецепторов, а ганглиозные клетки – от небольшого числа биполяров. Тогда периферия рецептивного поля ганглиозной клетки реализуется через непрямой путь, включающий горизонтальные и амакриновые клетки, имеющие более обширные связи.

Стоит отметить, что рецептивные поля "соседних" ганглиозных клеток сильно перекрываются, кроме того, размеры рецептивных полей сильно варьируются. Интерпретация действия ганглиозных клеток (совместно с клетками среднего слоя сетчатки) может быть различной. С одной стороны, можно полагать, что происходит локальное вычитание яркости фона для получения относительной яркости объектов в целях достижения константности восприятия по отношению к условиям освещения. С другой стороны, считается, что форма рецептивных полей ганглиозных клеток неплохо описывается разностью двух гауссиан с разной дисперсией (рис.

2в и 2г), что является аппроксимацией оператора Лапласа. В таком случае, действие ганглиозных клеток можно трактовать как пространственное дифференцирование изображения с выделением на нём контуров.

Клетки зрительной коры Аксоны ганглиозных клеток сетчатки (зрительный нерв) входят в наружное коленчатое тело (НКТ), а аксоны клеток НКТ идут далее к первичной зрительной коре, также называемой стриарной корой или полем 17.

При этом связи между сетчаткой, НКТ и стриарной корой имеют топографическую организацию, то есть сохраняют ту же упорядоченность в пространстве, что и у точек изображения на сетчатке. В частности, при разрушении какой-то области стриарной коры наступает такая же «локальная слепота», как и при разрушении некоторой области на сетчатке. Однако это не означает простого взаимнооднозначного соответствия, поскольку при этом производится сложная обработка информации.

Каждое из НКТ содержит примерно 1.5 миллиона нейронов, рецептивные поля которых весьма сходны с рецептивными полями ганглиозных клеток сетчатки. Однако, помимо входов от ганглиозных клеток, нейроны НКТ могут иметь входы от соседних клеток НКТ, обратные входы от тех корковых зон, в которые передаётся информация от НКТ, а также входы от ретикулярной формации. Такая схема связей может иметь отношение к тонким механизмам разрешения неоднозначности, возникающей в процессе зрительного восприятия. Тем не менее, в НКТ зрительная информация преобразуется не существенно. Даже входы от двух глаз разделены по слоям, и возможности стереозрения еще не реализуются. В связи с этим здесь более подробно функции НКТ не рассматриваются.

Напротив, нейроны стриарной коры обладают принципиально новыми свойствами. В то время как ганглиозные клетки и клетки НКТ обладают круговой симметрией, большая (более 70%) часть нейронов зрительной коры обладает свойством дирекционной избирательности (чувствительности к ориентации стимула).

Стриарная кора имеет несколько слоёв, и, естественно, с каждым следующим слоем реакции нейронов усложняются. Первые (в порядке обработки информации в зрительной системе) нейроны с дирекционной избирательностью были названы простыми клетками. Эти нейроны бывают разных типов, чувствительных к трём видам стимула (рис. 3).

Рис. 3. Три типа стимулов (светлая полоса на темном фоне, тёмная полоса на светлом фоне и граница), к которым могут быть чувствительны клетки стриарной коры Ключевой характеристикой является ориентация стимула. Как правило, простые клетки наиболее сильно реагируют на линию или край одной ориентации, а при отклонении угла ориентации на 10-20 градусов реакция клетки существенно уменьшается. Кроме того, наиболее сильную реакцию простой клетки вызывает стимул при определённом положении, при смещении от которого реакция сильно снижается.

Такая реакция простых клеток может быть реализована путем получения входов от нескольких ганглиозных клеток (или, точнее, клеток НКТ), причём от клеток, соответствующих белым областям полей, представленных на рис. 3, идут тормозящие связи, а от клеток, соответствующих черным областям – активирующие.

Следующему уровню анализа соответствуют сложные клетки, получающие входы от простых клеток. Эти клетки также чувствительны к стимулам трёх указанных видов и обладают дирекционной избирательностью. Однако в отличие от простых клеток они реагируют на соответствующий стимул независимо от того, в каком месте рецептивного поля он появляется. Это может быть реализовано путем интеграции откликов от двух или более простых клеток, реагирующих на полосы одинаковой ориентации в соседних точках изображения.

Экспериментальная часть В данной работе осуществляют построение рецептивных полей клеток искусственной нейронной сети, моделирующей работу клеток зрительного тракта. ИНС может также быть заменена на последовательность фильтров, применяемых к изображению. Работа состоит из следующих шагов.





1. Реализовать программу, моделирующую работу ганглиозных клеток сетчатки и простых и сложных клеток зрительной коры.

2. Для модели ганглиозных клеток определить структуру рецептивного поля, используя стимулы разных размеров и формы.

Установить отклик клетки на небольшое световое пятно, помещённое в различные области поля. Определить отклик клетки на светлую полосу на тёмном фоне в зависимости от её ориентации. Определить отклик клетки на светлое пятно на тёмном фоне (центр пятна должен совпадать с центром рецептивного поля) в зависимости от размеров пятна.

3. Для модели простых и сложных клеток коры выполнить такое же исследование, как и для модели ганглиозных клеток. При этом следует уделить внимание изменению отклика при изменении ориентации полосы и её положения на рецептивном поле.

4. Проанализировать полученные результаты. Установить основные характеристики рецептивных полей модельных клеток. Определить степень их согласованности с данными о свойствах соответствующих биологических нейронов (симметричностью рецептивных полей, дирекционной избирательностью, реакцией на различные стимулы).

Сделать выводы.

Сокращенный пример выполнения работы Реакцию ганглиозных клеток можно представить как результат применения фильтра, ядро которого определяется как разность гауссиан с разной дисперсией. С помощью функций библиотеки OpenCV такая фильтрация может быть вычислена путем следующей серии вызовов cvSmooth( image, gauss_d1, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0, 0 );

cvSmooth( image, gauss_d2, CV_GAUSSIAN, 7, 0, 0, 0 );

cvSub( gauss_d1, gauss_d2, ganglionic, NULL );

Здесь image – структура с исходным изображением, а ganglionic будет содержать поле реакций модельных ганглиозных клеток с одинаковой формой рецептивного поля, но разным положением центра поля на изображении. Изменение параметров (3, 7) при вычислении свертки с гауссианой приведет к изменению рецептивного поля моделируемых клеток.

Для проведения требуемого в работе эксперимента требуется исследование реакции одной ганглиозной клетки на разные стимулы.

Сначала установим реакцию клетки на световое пятно малого размера. Это может быть сделано с помощью следующей программы.

#include "highgui.h" #include "cv.h" int main( int argc, char **argv ) { IplImage *image = NULL, *gauss_d1 = NULL, *gauss_d2 = NULL, *ganglionic = NULL, *res = NULL;

image = cvCreateImage( cvSize(256, 256), IPL_DEPTH_16S, 1 );

gauss_d1 = cvCreateImage( cvSize(256, 256), IPL_DEPTH_16S, 1 );

gauss_d2 = cvCreateImage( cvSize(256, 256), IPL_DEPTH_16S, 1 );

ganglionic = cvCreateImage( cvSize(256, 256), IPL_DEPTH_16S, 1 );

res = cvCreateImage( cvSize(256, 256), IPL_DEPTH_8U, 1 );

cvZero( res );

for(int i = 0; i < 13; i++) { for(int j = 0; j < 13; j++) { cvZero( image );

cvCircle( image, cvPoint(j+128-6, i+128-6), 1, CV_RGB(127,127,127), -1, 8, 0 );

cvSmooth( image, gauss_d1, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0, 0 );

cvSmooth( image, gauss_d2, CV_GAUSSIAN, 7, 0, 0, 0 );

cvSub( gauss_d1, gauss_d2, ganglionic, NULL );

unsigned char v = (int)(((short *) (ganglionic->imageData+(128)*ganglionic->widthStep))[128])*3+128;

cvCircle( res, cvPoint(j*16+32, i*16+32), 2, CV_RGB(v,v,v), 3, 8, 0 );

} } cvNamedWindow( "Test OpenCV", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

cvShowImage( "Test OpenCV", res );

cvSaveImage( "field.png", res );

cvWaitKey(0);

return 0;

} Здесь фиксируются отклики клетки на «точечные» стимулы, находящиеся в разных местах рецептивного поля. Центр рецептивного поля клетки совпадает с центром изображения. Результат работы программы представлен на рис. 4.

Рис. 4. Отклики модели ганглиозной клетки, полученные путем помещения светового пятна в разные точки рецептивного поля Видно, что рецептивное поле является центрально-симметричным, причём максимальный отклик происходит на световое пятно, расположенное в центре поля.

Теперь используем стимул в форме светлого пятна на тёмном фоне и будем постепенно увеличивать размер этого пятна, регистрируя величину отклика. Для этого модифицируем программу следующим образом (показан только модифицированный цикл).

cvZero( res );

int v_prev = 0;

for(int i = 0; i < 30; i++) { cvZero( image );

cvCircle( image, cvPoint(128, 128), i, CV_RGB(1000,1000,1000), -1, 8, 0 );

cvSmooth( image, gauss_d1, CV_GAUSSIAN, 15, 0, 0, 0 );

cvSmooth( image, gauss_d2, CV_GAUSSIAN, 31, 0, 0, 0 );

cvSub( gauss_d1, gauss_d2, ganglionic, NULL );

int v = (int)(((short *)(ganglionic->imageData+ (128)*ganglionic->widthStep))[128]);

printf("%d\n", v);

cvLine( res, cvPoint(i * 8, 128-v_prev/5), cvPoint((i+1) * 8, 128-v/5), CV_RGB(255,255,255), 1, 8, 0 );

v_prev = v;

} Данная программа выводит следующие численные значения 18, 81, 184, 328, 420, 452, 422, 362, 280, 197, 130, 87, 57, 31, 16, 7, 3, 1, 0… Также ею построен график зависимости откликов от размера пятна, представленный на рис. 5.

Рис. 5. Зависимость отклика модели ганглиозной клетки от размера стимула (светлого пятна на тёмном фоне) Модифицируем программу так, чтобы вместо светлого пятна в качестве стимула использовалось кольцо. Для формирования такого стимула используем вызов cvCircle( image, cvPoint(128, 128), i, CV_RGB(1000,1000,1000), 3, 8, 0 );

Pages:     || 2 | 3 | 4 |










© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.