结合仿生理论与图像处理技术的优势

目前，数字图像处理技术已在航天航空、科学探测、人工智能、安防监控等领域有着广阔的应用。为了获得更好的功能效果，除了采用传统的设计方法以外，科研工作者把目光瞄准了自然界，力求从丰富多彩的生物身上获得灵感。因此，将仿生学理论与现代数字图像处理技术相结合已成为一个重要的发展趋势。

仿生学正式诞生于1960年9月由美国空军航空局在俄亥俄州的空军基地戴通召开的第一次仿生学会议上，会议讨论的中心议题是“分析生物系统所得到的概念能够用到人工制造的信息加工系统的设计上去吗？”斯蒂尔将这门新兴的科学命名为“Bionics”，其希腊文的意思代表着研究生命系统功能的科学。1963年我国将“Bionics”译为“仿生学”。斯蒂尔把仿生学定义为“模仿生物原理来建造技术系统，或者使人造技术系统具有或类似于生物特征的科学”。简言之，仿生学就是模仿生物的科学。确切地说，仿生学是研究生物系统的结构、特质、功能、能量转换、信息控制等各种优异的特征，并把它们应用到技术系统、改善已有的技术工程设备，并创造出新的工艺过程、建筑构型、自动化装置等的综合性科学。从生物学的角度来说，仿生学属于“应用生物学”的一个分支；从工程技术方面来看，仿生学根据对生物系统的研究，为设计和建造新的技术设备提供了新原理、新方法和新途径。仿生学的光荣使命就是为人类提供最可靠、最灵活、最高效、最经济的接近于生物系统的技术系统，为人类造福。

仿生理论在数字图像处理领域的应用主要体现在如下方面。

➢利用布谷鸟算法解决图像多阈值分割中的耗时问题。该方法的思路为：以Otsu法设计多阈值分割的适应度函数，并利用布谷鸟算法找到图像的最优分割阈值。(www.xing528.com)

➢鲎复眼仿生技术。针对海洋动物鲎的复眼，Hartline等人曾进行了长达40多年的研究工作，提出了“侧抑制野”的概念。侧抑制在图像处理中的主要功能有：①检测图像的边框、突出边缘、增加反差；②抑制空间低频部分，相当于高通滤波器，将较大的输入变化范围压缩到网络本身的动态范围之内，因而对均匀光照起到亮度水平适应作用，把亮度适应机制和边框突出机制结合起来；③对屈光系统所引起的缺陷的成像模糊进行补偿，使模糊的图像又重新变得清晰。

➢蝇复眼仿生技术。近年来，昆虫的视觉机理一直是许多国家的视觉研究工作者热衷选择的一个重要课题，极具诱惑性和挑战性。这是因为由较小的神经元组成的昆虫视觉系统虽然简单，但却能出色地完成视觉检测任务，对运动的检测更是如此。蝇作为具有神经重叠形复眼且能快速运动的双翅目昆虫，能高效、实时地对运动环境进行感知和评估。在蝇复眼仿生技术的研究中发现，蝇复眼视觉系统具有近360°的视场角，其视觉的最大特点就是具有大场景系统和小场景系统两个并行信息采集处理通道。大场景系统获取周边大环境区域的环境特征，控制其飞行路线；而小场景系统完成目标识别与跟踪任务。

➢猫视觉皮层仿生。哺乳动物的视觉信息处理过程已经进化到高度完美的阶段。脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Net，PCNN）是由Eckhorn为解释猫大脑视觉皮层中实验所观察到的与特征有关的神经元同步行为现象而提出的。PCNN不同于传统的人工神经网络，它是一种单层神经网络模型，适合于实时图像处理环境。目前，PCNN已经广泛应用于图像滤波、图像融合、目标检测与识别及图像分割等领域。当用于图像分割时，PCNN不同于传统神经网络模型的是，它不需要训练就可实现分割。