Нейронная модель анализа изображения

 

ll

i: ° .

К. Н. Дудкин и А. И. Панин

И

Ордена Трудового Красногр Знамени институт физиологййг- - 4 им. И. П. Павлова (72) Авторы изобретения (7l ) Заявитель (5Й) НЕЙРОННАЯ МОДЕЛЬ 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 изображений, в системах контроля, телеметрии и автоматики, а также в "сенсорных системах" роботов.

Известно устройство для моделирования нейронных структур, содержащее линейку из двух групп фотодиодных ключей, причем каждый фотодиодный ключ одной группы расположен в линейке между двумя фотодиодными ключами

IS другой группы, электрические входы всех фотодиодных ключей подсоединены к генератору импульсов и блоку формирования сигналов растормаживания, три входа которого подключены к вхо20 дам соот ве т ст вующих фотодиодных ключей, а выход соединен с тормозным входом блока формирования сигналов торможения (1 1.

Однако это устройство не позволяет выделять отрезки линий определенной ширины и равной ориентации.

Наиболее близким по техническому решению к изобретению является устрой1 ство для моделирования нейронных структур, зрительной системы, .содер-жащее фотодиоды, модели ON- u OFFнейронов и ON- u OFF-пороговые сумматоры, группу элементов ИЛИ, пороговые сумматоры, формирователи тормозных сигналов, позволяющее моделировать механизм выделения размеров объектов в зрительной системе (Zl

Однако это устройство не позволяет моделировать выделение отрезков линий определенной ширины и разной ориентации, Цель изобретения.- расширение функциональных возможностей за счет обеспеченИя выделения линий опреде ленной ширины и разной ориентации.

Указанная цель достигается тем, что в модель, содержащую фотодиоды, 9207?3

3 модели ON- u OFF-нейронов образуют соответственно в две матрицы размером и х 2п, выход фотодиода i-й строки (i = 1, 2,...n) j -го столбца (j = 1, 2,...,2п) первой матрицы подключен к входу модели нейрона

i-й строки j-го столбца второй матрицы, в которой нечетные столбцы состоят из моделей ON-нейронов, а четные столбцы из моделей OFI-нейронов, к входу каждой j-й модели ОЕГ-нейрона центральной строчки второй матрицы подключен выход фотодиода из предыдущего (j 1)-ro столбца дополнительной строки фотодиодов, расположенной под фотодиодами нечетных столбцов центральной строки первой матрицы, выход каждой модели ON-нейрона и модели OFF-нейрона составляющих два центральных, и-й и (и+1)-й столбца, две двойные главные диагонали с номерами моделей нейронов (i, Zi-1) (i, Zi) и (2п-Zi + 1), (Zn-2i + 2) и центральную строку второй матрицы, подключен соот ветственно к входу пороговых ON- u OFF-сумматоров соответствующей пары, выходы каждой пары пороговых ON- u OFF-ñóìматоров соединены с входами соответствующего элемента И, выходы элементов И являются выходами модели.

На чертеже представлена структурная схема модели.

Устройство состоит из двумерной матрицы фотодиодов 1, моделей нейронов 2, реагирующих на увеличение освещенности (ON-нейроны), моделей нейронов 3, реагирующих на уменьшение освещенности, ON-сумматоров 4 и

OFF-сумматоров 5 с пороговыми элементами, элементов И б. Возбуждающие входы моделей нейронов обозначены кружками.

Устройство работает следующим об" разом.

На матрицу фотодиодов воздействует движущееся изображение темного объекта на светлом фоне (отрицательный контраст) или светлого объекта на темном фоне (положительный контраст).

При выделении темного объекта с вертикальной или наклонной ориентацией требуется движение объекта слева направо. При выделении светлого объекта с вертикальной или наклонной ориентацией требуется движение справа налево. Для выделения светлого горизонтального объекта необходимо движение снизу вверх, горизонтальный

lS

4 темный объект выделяется при движении сверху вниз. При выделении темной полоски, движущейся на светлом фоне, сигнал на выходе одной из схем И появляется только в том случае, когда ориентация полоски строго совпадает с ориентацией столбца матрицы фотодиодов или с одной из диагоналей, или горизонтальной строкой, а движущаяся полоска своим задним (светлым) краем возбуждает модель ON-ней- рона 2 и одновременно передним темным краем возбуждает модель ОГГ-нейрона 3. При этом появляются сигналы на выходах ON- u OFF-сумматоров 4 и

5, так как суммарный сигнал на их входах превышает их порог. При одновременном наличии сигналов на выходах сумматоров 4 и 5 появляется сигнал на выходе схемы И, соответствующей определенной ориентации входной темновой полоски. При наличии в изображении полосок других ориентаций возбуждаются соответствующие этим ориентациям выходы.

Работа модели в режиме выделения светлых полосок на темном фоне аналогична работе при выделении темных полосок на светлом фоне. Переход из одного режима работы на другой осуществляется изменением направления движения анализируемого иэображения.

Выделение светлой полоски определенной ориентации осуществлятеся также при строгом совпадении ориентации полоски со столбцом, ст рокой или диагоналями матрицы фотодиодов и одновременном возбуждении передним (светлым) краем полоски модели ОМ-нейрона

2 и задним (темным) краем модели

OFF-нейрона 3. При этом возбуждается соответствующая пара пороговых сумматоров 4 и 5 и элемент И, соответствующий определенной ориентации полоски. Аналогично происходит выделение горизонтальных полосок при движении анализируемого изображения сверху вниз или снизу вверх. Для каждой иэ ориентаций выделяемых в иэображении линий выходной сигнал модели формируется одной из схем И. Изменяя расстояние R между парой фотодиодов, подключенных к моделям ОЫ - и ОН -нейронов матрицы нейронов, модель настраивают на выделение ориентированных линий разной ширины. Изменяя величины порогов сумматоров 4 и 5, модель настраивают на выделение ориентированных линий разной длины.

5 9207

Введение новых структурных элементов и связей между ними позволяет с высокой точностью моделировать механизмы выделения линии определенной ширины и разной ориентации в зритель" ной системе. Точность определяется разрешающей способностью матрицы фотодиодов, т. е. минимальными размерами фотодиодов, а т.акже точностью настройки порогов пороговых сумма- tO торов. формула изобретения

Нейронная модель анализа иэображения, содержащая фотодиоды, модели

0N- и ОЕЕ-нейронов и четыре пары пороговых 0N- и OFF-сумматоров, отличающаяся ем, что, 2в с целью расширения функциональных возможностей за счет обеспечения выделения линий определенной ширины, и разной. ориентации, в нее введены элементы И, причем фотодиоды и мо- 2s дели ON- u OFF-нейронов образуют соответственно две матрицы размером и х 2п, выход фотодиода i-й строки (i = 1, 2,..., n) j-ro столбца (j

1, 2,..., 2n) первой матрицы подклю- 30 чен к входу модели нейрона i-й строки j-го столбца второй матрицы, в

73 6 которой нечетные столбцы состоят иэ моделей ON-нейронов, а четные столбцы из моделей OFF-нейронов, к входу каждой j-й модели OFF-нейрона центральной строчки второй матрицы подключен выход фотодиода из предыдущего (j-1)-го столбца допол-. нительной строки фотодиодов, расположенной под фотодиодами нечетных столбцов центральной строки первой матрицы, выход каждой модели

ON-нейрона и модели OFF-нейрона, составляющих два центральных, и-й (и +

+ 1)-й.столбца, две двойные главные диагонали с номерами моделей нейронов (i, 2i- 1), (i, 21) и (2n-2i + 1), (2п-2i + 2) и центральную строку вто-рой матрицы, подключен соответственно к входу пороговых ON- u OFF-сумматоров соответствующей пары, выходы каждой пары пороговых ON- u OFF-сумматоров соединены с входами соответствующего элемента И, выходы элементов И являются выходами модели.

Источники информации, принятые во внимание при экспертизе

l. Позин Н. В. Модели нейронных структур. М., "Наука", 1970.

2 ° Авторское свидетельство СССР

1г 661569, кл. 6 06 6 7/60, 1977 (прототип).

920773

Тираж 732 Подписное

ВНИИПИ Государственного комитета СССР по делам изобретений и открытий

113035, Москва, И-35, Раушская наб, д. 4/5

Заказ 2347/59

Филиал ППП Патент", г. Ужгород, ул. Проектная, 4

Составитель Л. Яицков

Редактор Л. Веселовская Техред Е.Харитончик Норректор О. Билак

Нейронная модель анализа изображения Нейронная модель анализа изображения Нейронная модель анализа изображения Нейронная модель анализа изображения 

 

Похожие патенты:

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