Neuromorphic decoding of sample image representations by the boundary-consistent interpolation method

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The paper discusses methods for encoding and decoding large amounts of data using a neuromorphic model based on known neuromechanisms for the perception of visual information. Known mechanisms of the visual system, such as aggregation of counts by receptive fields, central-lateral inhibition, etc., have been studied. A decoding model has been developed that implements the function of simple cells of the primary visual cortex responsible for spatial perception of stimulus contrasts. The proposed decoding model makes it possible to restore local boundaries of objects in an image, while improving the visual quality of images in comparison with the quality of restoration with classical bilinear interpolation.

全文:

受限制的访问

作者简介

V. Kershner

Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics, Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: vladkershner@mail.ru
俄罗斯联邦, Mokhovaya Str., 11, Build. 7, Moscow, 125009

参考

  1. Lu Z., Huang D., Bai L. et al. // arXiv preprint arXiv:2304.13023. 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.13023
  2. Pinkston J. T. // IEEE Trans. 1969. V. IT-15. № 1 P. 66. https://doi.org/10.1109/TIT.1969.1054274
  3. Milner D., Goodale M. The Visual Brain in Action. Oxford: Univ. Press, 2006. https://doi.org/10.1093/acprof: oso/9780198524724.001.0001
  4. Antsiperov V., Kershner V. // Pattern Recognition Applications and Methods, ICPRAM 2021–2022. Lecture Notes in Computer Sci. P. 13822. Cham: Springer, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-24538-1_3
  5. Yang M., Sun X., Jia F. et al. // Polymers. 2022. V. 14. № 10. Р. 2019. https://doi.org/10.3390/polym14102019
  6. Keeler H. P. Notes on the Poisson Point Process. Technical Report. Berlin: Weierstrass Inst. 2016. 36 p. https://hpaulkeeler.com/wp-content/uploads/2018/08/PoissonPointProcess.pdf
  7. Antsiperov V. // Proc. 11th Int. Conf. on Pattern Recognition Applications and Methods – ICPRAM. 3–5 Feb. 2022. Setúbal: SciTePress – Science and Technology Publ., 2022. P. 354. https://doi.org/10.5220/0010836800003122
  8. Latecki L. J., Lakamper R., Eckhardt T. // Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR-2000. Hilton Head Island. 15 Jun. N.Y.: IEEE, 2000. P. 424. https://doi.org/10.1109/CVPR.2000.855850
  9. Hubel D. H., Wiesel T. N. Brain and Visual Perception: The Story of a 25-year Collaboration. Oxford: Univ. Press, 2004. https://doi.org/10.1016/0001-6918(64)90136-2
  10. Keller A. J., Roth M. M., Scanziani M. // Nature. 2020. V. 582. № 7813. Р. 545. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2319-4
  11. Hoon M., Okawa H., Santina L. D., Wong R. O. // Progress in Retinal and Eye Research. 2014. V. 42. Р. 44. https://doi.org/10.1016/j.preteyeres.2014.06.003
  12. Antsiperov V. // Proc. 12th Int. Conf. on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2023). Lisbon. 22–24 Feb. 2023. Setúbal: SciTePress – Science and Technology Publ., 2023. P. 517. https://doi.org/10.5220/0011792800003411
  13. Fish J., Wagner G. J., Keten S. // Nature Mater. 2021. V. 20. № 6. Р. 774. https://doi.org/10.1038/s41563-020-00913-0
  14. Ranstam J., Cook J. A. // J. British Surgery. 2018. V. 105. № 10. Р. 1348. https://doi.org/10.1002/bjs.10895
  15. Tam W. S., Kok C. W., Siu W. C. // J. Electron. Imaging. 2010. V. 19. № 1. Р. 013011. https://doi.org/10.1117/1.3358372
  16. Marr D., Hildreth E. // Proc. Royal Society of London. Ser. B. Biol Sci. 1980. V. 207. № 1167. P. 187. https://doi.org/10.1098/rspb.1980.0020. PMID: 6102765.
  17. Yu S., Zhang R., Wu Sh. et al. // Biomedical Engineering Online. 2013. V. 12. Р. 1. https://doi.org/10.1186/1475-925X-12-102

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Representation of an image based on a sample of samples (sample representation): a – original image “butterfly-19” [8], b – sample representation of 10 million samples.

下载 (67KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Partitioning of the image surface Ω by a system of receptive ON-fields with square carriers ∆k ∪ ∆s located at the nodes of a regular square lattice.

下载 (107KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Illustration of the coding procedure (11) on a 50×50 receptive field grid of a selective representation of the image “butterfly-19” [8] (see Fig. 1): a – selective representation, b – RP with non-zero values ​​of δ, ON responses (δ > 0) are highlighted in white, OFF responses (δ < 0) are highlighted in black.

下载 (99KB)
索引源数据
5. Fig. 4. The reconstructed (decoded) image “butterfly-19” [8] (see Fig. 1), defined by the selective representation {} on the 50×50 lattice: a – smoothed image, decoded only using the “smooth” part {nk} of the code, b – interpolation along the edges defined by the details {δk}.

下载 (48KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».