图像的视网膜变换研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-07-23 20:02:43 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-23 20:02:43 发布 · 107 阅读

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#matlab #计算机视觉 #人工智能

本文介绍了视网膜变换，一种受人眼启发的图像处理技术，通过中心像素平均化处理远离中心的像素，将24x24像素图像压缩为132维表示。该技术有助于降低数据复杂性，突出图像特征，对计算机视觉和机器学习任务有重要应用。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

图像的视网膜变换是受到人眼启发的一种技术，它通过平均化远离给定点的像素来进行处理。这种变换的目的是将一个具有24x24像素的图像面转换为只有132维表示的图像。

受到人眼中的中央凹概念的启发，视网膜变换将图像的中心像素作为基准点，并计算其他像素离中心像素的距离。然后，通过对这些远离中心的像素进行平均化，图像最终被转换为132维的表示形式。

这个转换过程中的关键是将原始图像中那些远离中心的像素进行处理。通过对它们进行平均化，可以减少数据噪声和冗余信息，从而得到一个更加紧凑且有效地表示图像的表示形式。

这种转换技术不仅能减小数据的维度，还能帮助我们更好地理解图像的特征。通过对图像的不同区域进行加权平均化，我们可以提取出更突出的特征，使得图像在辨识和分类方面更具有区分度。

视网膜变换不仅可以被应用于图像处理领域，还可以在计算机视觉、机器学习等领域中发挥重要作用。它为我们提供了一种简洁而高效的方式来表示和处理图像信息，从而为各种应用场景提供更好的解决方案。无论是图像识别、目标检测还是图像生成，视网膜变换都能够为这些任务提供有力的支持。

总而言之，图像的视网膜变换是一种受到人眼启发的图像处理技术，通过对远离中心的像素进行平均化，将原始的24x24像素图像转换为更紧凑且有效地表示形式。这种转换不仅能减小数据的维度，还能突出图像的特征，为各种图像处理任务提供更好的解决方案。

📚2 运行结果

主函数代码：

%defines a 24x24 gaze retina
gaze.highR.ptc_dim  = 8;
gaze.highR.px       = 1; % pixel for each vis. unit
gaze.mediumR.ptc_dim= 16;
gaze.mediumR.px     = 2; % pixel for each vis. unit
gaze.lowR.ptc_dim   = 24;
gaze.lowR.px        = 4; % pixel for each vis. unit

%silly picture
A= eye(50,50);
A(30:40, 30:40)= 1;

%crucial stuff here
vec= image2linGaze(A, 25, 30, gaze); %25,30 is the center of fovea
Aback= linGaze2image(vec, gaze, 1); %need to pass in number of channels of original

%draw 
subplot(1,2,1);
imshow(A);
subplot(1,2,2);
imshow(Aback);

%defines a 24x24 gaze retina
gaze.highR.ptc_dim = 8;
gaze.highR.px = 1; % pixel for each vis. unit
gaze.mediumR.ptc_dim= 16;
gaze.mediumR.px = 2; % pixel for each vis. unit
gaze.lowR.ptc_dim = 24;
gaze.lowR.px = 4; % pixel for each vis. unit

%silly picture
A= eye(50,50);
A(30:40, 30:40)= 1;

%crucial stuff here
vec= image2linGaze(A, 25, 30, gaze); %25,30 is the center of fovea
Aback= linGaze2image(vec, gaze, 1); %need to pass in number of channels of original

%draw
subplot(1,2,1);
imshow(A);
subplot(1,2,2);
imshow(Aback);