Нейроноподобная модель для анализа изображения

 

Изобретение относится к области моделирования нейронных структур, осуществляющих анализ изображений в зрительной системе, и может найти применение при разработке технических систем автоматического анализа изобретений и в системах технического зрения. Цель изобретения - расширение функциональных возможностей путем выделения движущихся линий заданной толщины, длины и ориентации. Поставленная цель достигается за счет введения в состав известного устройства нейроноподобных элементов 4,6,8 трех типов 4,6,8 и четырех счетчиков 7. Структура модели такова, что она может быть настроена или на режим выделения контура изображения или на режим выделения отрезков. Если ширина анализируемых прямых линий заранее известна, то нейтронноподобная модель позволяет выделять скорость и направление их движения по полю фотоприемных элементов 2 матрицы 1. 1 ил.

СОЮЗ СОВЕТСНИХ

СОЦИАЛИСТИЧЕСКИХ

РЕСПУБЛИК

„„SU„„1497627 Д (Н 4 С 06 С 7/60

ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

2 (54) НЕЙРОНОПОДОБНАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЯ (57) Изобретение относится к моделированию нейронных структур, осуществляющих анализ изображений в зрительной системе, и может найти применение при разработке технических систем автоматического анализа изобретейий и

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ

ПО ИЗОБРЕТЕНИЯМ И ОТКРЫТИЯМ

ПРИ ГКНТ СССР

К А ВТОРСКОМ,Ф СВИД=ТЕЛЬСТВУ (21) 4260235/28-14 (22) 10.06 ° 87 (46) 30.07.89. Бюл. Р 28 (71) Таганрогский радиотехнический институт им. В.Д.Калмыкова (ТРТИ) (72) 10.А.Брюхомицкий и. Г.А.Галуев (53) 68 1.333 (008.8) (56) Авторское свидетельство СССР

Р 920773, кл. G 06 G 7/60, 1980.

Я)

101

9g

f0z

8g 0э

8q

704

1497627

I < 1,«", . < хпп««1«> I а «1«с нпя . ЦеJIb

11 «< бр< т< lilt!i — рit<.ttlttpeIIH» функцианаль1«Ы. . 1«с« ЭМ«жнаг той «Утe. I НЫДПЛЕН««Я ДНИжущихся .п« ий .«апанной то<пап ы дли<

5 !

:,hi и

< 1иг;«ется з» счет ннецсния в сас-г; н 1 «1« тнага устройства нейронопоцаб«ных элементов «, 6, 8 трех типон и ч<«тырех счетчнкан 7. Структура ма- 1р цели такова, чта ана мажет быть на«Tðîåttà на режим выделения контура и«ображения или на режим ньщеления отрезков. Если ширина анализируемых прямых линий заранее известна, то нейроноподобная модель позволяет выделять скорость и направление их движения по полю фотоприемных элементов

2 матрицы I. з.п. ф-лы, 1 ил. электрические.

В качсстне элементов всех трех

I рупп нейранапацабных элементов 4, 6, 8 используется ацин тип нейрона, а именна 1«араганый суммирующий нейрон, принципы настроения и функционирования к<этарс«го известны.

Изобретение относится к моделиронанию HpHpottttbtx структур, осуществляющих анализ изображений н зрительной системс, и мажет найти применеIiHe при рс«з работке технических систем ,«нта ма тическо го анализа изображений и Iэ системах технического зрения роботов.

Целью изобретения является расширение функциональных возможностей путем выделения днижущихсн линий заданной топщины, цли««ы и ориентации.

На чертеже представлена функциоH IЛ It

Г1ацель состоит из первой матрицы

1 размерностью п п, фотоприемных эле- 3О ментов 2, второй матрицы 3 размерностью пкп, нейронаподобных элементов 4 первого типа, ныхады которых янляются ныхацами 5,,..., э„ модели, нейро1«ападабных элементов 6 второго типа, 35 счетчиков 7, нейраноподобных элементов 8 треTbelа типа и выходов модели

9„, 9, 9з, 94 и 10,, 1О, !Оэ, 10«.

Симаптические входы модели обозначены còðåëêàìè. < .«<этоприемные элементы 4Р

2 первой матрицы и нейронаподобные элемеHTbt 4 второй матрицы связаны между собой, чта нхадь« каэ«сдого нейроноподобнога элемента 4 подключены к ныходам i, «; i-1, j; i, j — 1; 45

i+1, j; i, j +! фотоприемных элементов 2.

В качестве фотоприемных элементов

2 могут быть испо-«ьзонаны фотодиодЫ, фататранзисторы и т.п., т.е. элемен- 5р ты, обеспечивающие преобразование на«при««нмаемых оптических сигналан н

Модель работает следующим образам.

Изображение объекта проецируется на матрицу фотоприемных элементов

2. На выходах тех фотоприемных элементов 2, на которые попадает изображение, появляются единичные сигналы, на выходах остальных элементов 2— нулевые сигналы. Выходные сигналы

Х, фотоприемных элементов поступают на симаптические входы нейроноподобных элементов 4 первого типа второй матрицы 3. При этом, если на матрицу 1 фотоприемных элементов 2 проецируется неподвижное изображение плоского объекта, на выходах 5„,..., 1

5 „ моделей нейрона 4 матрицы 3 формируется контур этого объекта.

° Вьщеление неподвижных изображений н виде отрезков прямых линий заданной длины и ориентации осуществляется н том случае, когда ориентация этих отрезков строго совпадает с ориентацией центрального столбца, центральной строки или одной из двух главных диагоналей матрицы 1 фотоприемных элементов 2. Для настройки нейронной модели на выделение данного класса изображений необходимо в каждом нейтроноподобном элементе 4 матрицы 3 положить значение порога

О, а значение симаптических весов !! = 1 = !э э — 11 4 = О.

При проецировании на матрицу 1 фотоприемных элементов 2 отрезка прямой линии, ориентация которой строго совпадает, например, с центральной строкой матрицы 1, происходит возбуждение нейроноподобных элементов 4, соответствующих центральной строке матрицы 3, и, следовательно, возбужде- . ние (если длина отрезка превышает заданное значение порога ь«) нейроноподобных элементов 6 второго типа. В

1497627 результате ца соотнет< тнуг щем в ходе

91, 9, 9> 9,1 (в данном случае выход 9 ) иейроноподобной модели появ— ляется единичный сигнал, свидетельствующий о выделении моделью отрезка прямой линии заданной длины и ориентации. Выделение отрезков прямых линий другой длины и ориентации осуществляется аналогичным образом.

Для настрОйки нейронной модели на выделение движущихся отрезков прямых линий заданной длины, ширины и ориентации необходимо в каждом нейроноподобном элементе 4 матрицы 3 и в каждом нейроноподобном элементе 6 второго типа задать те же значения симаптических весов J и порогов 9, что и в предыдущем случае. Наряду с этим, в каждом нейроноподобном элементе 8 третьего типа значение симаптического веса (необходимо положить равным единице, а значения порогов 0 в этих моделях будут определять ту минимальную ширину отрезка прямой линии, на выделение которой настраивается нейроноподобная модель. При этом так же, как и в предыдущем случае, выделение отрезков прямых линий происходит в случае строгого совпадения их ориентации с ориентацией централей матрицы 1. При проецировании на матрицу 1 движущегося отрезка прямой линии, ориентация которого строго совпадает, например, с центральной строкой матрицы 1, на выходах фотоприемных элементов 2, образующих центральную строку и накрываемых проецируемым от— резком, появляются единичные сигналы, которые поступают на входы соответствующих нейроноподобных элементов 4, образующих центральную строку матрицы 3. Под действием этих сигналов указанные элементы 4 возбуждаются и единичные сигналы возбуждения с их выходов поступают на входы нейроноподобных элементов 6 второго типа. Если длина анализируемого отрезка больше значения порога О нейроноподобного элемента 6, то на его выходе появляется единичный сигнал, который поступает на счетный вход счетчика 7. Если проецируемое изображение отрезка прямой продолжает занимать цент1альную строку матрицы 1, то в следующий такт времени содержимое счетчика 7 увеличивается на единицу. Так продолжается до тех пор, пока движущееся изображение отрезка прямой линии не (;-вобсци- i зле енть1 иент1 альп . l: ° p ки матрицы I В резул.. тате в г "тч. ке " г Ъормируется число, соо тн;, . т5 вуюш ширине анализируемого отрезка ир 1мой линии. одержимое с .:: -.чи». поступает на вход нейроноцодобных элементов 8 третьего типа, где сравнивается с заданным значением порога.

Если содержимое счетчика превышает значение порога элемента 8, то на его выходе и, следовательно, на выходе

10 (в данном случае ) появляется единичный сигнал, свидетельствующий о

15 выделении моделью движущегося отрезка прямой линии заданной длины, ширины и ориентации. Выделение движущихся отрезков прямых линий другой ориентации, длины и ширины происхо20 дит аналогичным образом.

Формула изобретения

Нейроноподобная модель для анали25 за изображения, содержащая фотоприемные элементы, выполненные в матричном виде, соединенные с нейроноподобными элементами суммирующего типа выборочным образом, о т л и ч а ю щ а я с я тем, что, с целью расширения функциональных возможностей путем выделения движущихся линий заданной толщины, длины и ориентации, в него введены нейроноподобные элементы трех типов и четыре счетчика, причем фотоприемные элементы и нейроноподобные элементы первого типа образуют соответственно две матрицы размером п»п, где n — количество строк

40 или столбцов в матрице элемента, входы каждого нейроноподобного элемента первого типа подключены соответственно к выходам пяти фотоприемных элементов, выходы нейроноподобных эле45 ментов первого типа, составляющих центральный столбец, центральную строку и две главные диагонали матрицы, являются первыми выходами устройства и одновременно подключены соответственно к входам четырех нейроноподобных элементов второго типа, выходы которых являются .вторыми выходами устройства и одновременно подключены соответственно к входу четырех счетчиков, выходы которых соединены с входами соответствующих четырех нейроноподобных элементов третьего типа, выходы которых являются третьими выходами устройства.

Нейроноподобная модель для анализа изображения Нейроноподобная модель для анализа изображения Нейроноподобная модель для анализа изображения 

 

Похожие патенты:

Изобретение относится к медицинской технике и может быть использовано при исследования деятельности мозга методами аналогового моделирования

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано в качестве элемента нейроноподобных сетей для моделирования биологических процессов в устройствах обработки, анализа и распознования образов, а также в качестве элемента параллельных вычислительных структур для решения задач цифровой обработки сигналов, систем алгебраических уравнений, краевых задач теории поля

Изобретение относится к облас1 медицинской техники и может быть использовано при исследовании механизмов мозга методами аналогового моделирования, а также в нейрофизиологических зкспериментах

Изобретение относится к области моделирования функциональных свойств нервной системы и может быть использовано в нейрофизиологических экспериментах , а также для создания систем искусственного интеллекта

Изобретение относится к устройствам моделирования нервной системы и может быть использовано в вычислительной технике, нейробионике и нейрокибернетике

Изобретение относится к бионике и биокибернетике и может быть использовано при исследовании процессов нервной системы

Изобретение относится к медтехнике и может быть использовано в бионике и при исследовании механизмов памяти

Изобретение относится к устройствам аналогового моделирования нервной системы и процессов нервной деятельности и может быть использовано, в частности, при изучении адаптивных процессов памяти в нейрофизиологических экспериментах, а также как функциональный элемент в системах искусственного интеллекта

Изобретение относится к электронному моделированию свойств биологических нейронов и может быть использовано при изучении на моделях нейронньтх механизмов переработки информации в зрительной и слуховой системах , в системе увеличения точности моделирования афферентного нейрона

Изобретение относится к медицинской технике и может быть йспользова- , но при нейрофизиологических модельных экспериментах

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано при построении систем распознавания образов

Изобретение относится к области автоматики и может быть использовано для управления роботами, станками и др

Изобретение относится к оптоэлектронным нейроподобным модулям для нейросетевых вычислительных структур и предназначено для применения в качестве операционных элементов у нейрокомпьютерах

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для воспроизведения искусственного интеллекта

Изобретение относится к области элементов автоматики и вычислительной техники, в частности к магнитным тонкопленочным элементам

Изобретение относится к программным вычислительным системам, основанным на коробах

Изобретение относится к нейроподобным вычислительным структурам и может быть использовано в качестве процессора вычислительных систем с высоким быстродействием

Изобретение относится к области моделирования функциональных аспектов человека

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано в качестве элемента нейроноподобных сетей для моделирования биологических процессов, а также для построения параллельных нейрокомпьютерных и вычислительных систем для решения задач распознавания образов, обработки изображений, систем алгебраических уравнений, матричных и векторных операций
Наверх