四、视觉信息传递

生物研究表明,外膝体(lateral　gewiculate　nucleus,简称LGN)细胞中,视觉系统会对视觉信息作整合与去冗余处理。所以本节使用神经元漏电流整合放电(leaky　integrate-and-fire,简称LIF)来模拟视觉信息在不同视觉细胞之间的传递过程,在信息传递的过程中利用LIF神经元脉冲发放特性,以脉冲发放频率对视觉特征进行脉冲编码,做到信息的去冗余,同时充分体现了视觉系统中的神经电生理特性,LIF神经元计算模型如下:

式(3-21)中:v,cmt,gl,vreset,vG,vth分别表示神经元的膜电压、膜电容、漏电导、静态电势、脉冲发放峰值以及脉冲发放阈值;Iin对应上一级轮廓响应。ref是绝对不应期,当v大于vth时,神经元将会发放脉冲;当v到达vG时,它被瞬间重置为vreset。开始进入绝对不应期,只有等到ref=0,神经元才被重新激活。

建立一个与图像尺寸相同的脉冲神经网络,将图3-8所示的每个脉冲序列输入脉冲神经网络中,最后得到每个神经元的脉冲发放频率作为最终的结果。其中截取某个部分的神经元的脉冲发放如图3-9所示。得到结果以后,利用非极大值抑制做细化处理,用滞后阈值法做二值化处理,得到最终的提取结果。

图3-9　网络中一小部分神经元的脉冲发放图

黑色表示没有脉冲发放,灰色代表有脉冲发放