摘??要： 在充分研究第一代視覺(jué)假體功能的基礎(chǔ)上，利用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的圖像處理能力，結(jié)合生物視覺(jué)中信息加工與編碼的原理，設(shè)計(jì)了一款符合第一代視覺(jué)假體功能的仿生眼電路系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞： 細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 生物視覺(jué); 電路系統(tǒng)
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眼是人類接收外界信息的主要窗口，人所接收的70%的外界信息來(lái)自于人的眼睛。但一些疾病如視網(wǎng)膜色素變性(RP)、老年黃斑變性(AMD)以及一些外傷所導(dǎo)致的失明，目前缺乏有效的治療措施[1]，仿生眼是唯一可以使這些RP和AMD或者外傷失明的人恢復(fù)基本感知功能的方法。在仿生眼的實(shí)現(xiàn)中，除了視網(wǎng)膜信號(hào)處理以及信息編碼的研究外，用數(shù)字信號(hào)處理方法建立視覺(jué)信號(hào)的并行、快速處理的數(shù)學(xué)模型和快速算法，實(shí)現(xiàn)圖像信號(hào)和視神經(jīng)纖維上動(dòng)作電位的轉(zhuǎn)換，是對(duì)信息科學(xué)中信號(hào)處理提出的一個(gè)新的挑戰(zhàn)[2]。第一代視覺(jué)仿生眼的預(yù)期功能是讓患者能進(jìn)行慢速的閱讀，識(shí)別一些簡(jiǎn)單的物體，完成一些簡(jiǎn)單的視覺(jué)任務(wù)[2]。本文采用基于CNN[3-4]的數(shù)學(xué)模型以及相關(guān)的數(shù)字指令來(lái)建立一個(gè)能并行、快速處理視覺(jué)信號(hào)的數(shù)字CNN信號(hào)處理系統(tǒng)。在研究視網(wǎng)膜信號(hào)處理以及信息編碼時(shí)，把視網(wǎng)膜作為控制論中的“黑箱”來(lái)看待，根據(jù)其輸入與輸出進(jìn)行對(duì)照分析，初步得到視網(wǎng)膜信息處理和編碼的結(jié)果，并利用具體電路加以實(shí)現(xiàn)以完成圖像信號(hào)和視神經(jīng)纖維上的動(dòng)作電位轉(zhuǎn)換，最終完成一款能實(shí)現(xiàn)第一代仿生眼功能的數(shù)字電路系統(tǒng)模型。
1 仿生眼系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)
本文研究的仿生眼通過(guò)視神經(jīng)與大腦相連，因此其基本結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示，眼外部分的攝像頭將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，視覺(jué)處理系統(tǒng)將圖像信號(hào)經(jīng)過(guò)一定的圖像處理算法，送到刺激器以形成符合一定模式的信號(hào)序列來(lái)刺激視神經(jīng)，在圖1的框圖中，圖像處理算法以及圖像編碼(即信號(hào)序列的產(chǎn)生)是兩個(gè)重要的模塊。下面將分別介紹這兩個(gè)模塊的設(shè)計(jì)中涉及到的一些基本技術(shù)或原理。
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1．1 細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
由生理解剖學(xué)可知，當(dāng)視神經(jīng)纖維的動(dòng)作電位序列作為視網(wǎng)膜的最終輸出信號(hào)傳向中樞時(shí)，它們已經(jīng)是經(jīng)過(guò)初步加工和處理的信息了，而且這種處理是一種并行、快速的處理過(guò)程[5]。而細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種能實(shí)時(shí)、高速并行處理信號(hào)的大規(guī)模非線性模擬電路，具有易于VLSI實(shí)現(xiàn)、能高速并行處理信息的優(yōu)點(diǎn)，因此CNN非常適合用于仿生眼中的圖像信息處理[6]，在這里將簡(jiǎn)單回顧一下CNN的基本原理。
圖2為一個(gè)簡(jiǎn)單的二維m×n的CNN結(jié)構(gòu)圖。C(i,j)表示第i行、第j列的神經(jīng)元，它只同周圍r范圍內(nèi)的神經(jīng)元相連，而同其他的神經(jīng)元不連接。細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)大的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，它的每個(gè)神經(jīng)元細(xì)胞可用下面的狀態(tài)方程描述：
其中xij(t)指t時(shí)刻各細(xì)胞的狀態(tài)，ykl(t)是細(xì)胞的輸出，ukl是細(xì)胞的初始輸入值，A、B、I分別是反饋模板、控制模板和閾值電流，CNN神經(jīng)元細(xì)胞陣列的不同圖像處理功能主要取決于反饋模板A、控制模板B以及閾值I的不同設(shè)置。
1．2? 視覺(jué)信息編碼
當(dāng)改變落在視網(wǎng)膜上的圖像時(shí)，新的視覺(jué)信息就會(huì)被編成神經(jīng)沖動(dòng)傳進(jìn)大腦，在迅速的視覺(jué)處理中，神經(jīng)編碼的本質(zhì)目前尚不清楚，還處在摸索中。現(xiàn)在通常把視網(wǎng)膜作為控制論中的“黑箱”來(lái)看待，只對(duì)它的輸入（相當(dāng)于作用于視網(wǎng)膜的光刺激）和它的輸出（相當(dāng)于由視神經(jīng)傳出的動(dòng)作電位序列）進(jìn)行對(duì)照分析，這樣探索視網(wǎng)膜信息處理和編碼方式。第一代視覺(jué)假體的預(yù)期功能是讓患者能進(jìn)行慢速的閱讀，識(shí)別一些簡(jiǎn)單的物體，并不是為了恢復(fù)患者的所有視覺(jué)，因此本文更關(guān)注的是視網(wǎng)膜中對(duì)圖像空間信息的編碼。從對(duì)脊椎動(dòng)物的實(shí)驗(yàn)可知，可以用兩種特性來(lái)描述視網(wǎng)膜中神經(jīng)節(jié)細(xì)胞對(duì)圖像空間信息的反應(yīng)，一種是從圖像刺激到神經(jīng)節(jié)細(xì)胞輸出第一個(gè)脈沖的時(shí)間間隔，稱為脈沖延時(shí)，另外一種就是輸出的總脈沖數(shù)[7-10]。從一些感覺(jué)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)中可以得到以下結(jié)論:更強(qiáng)的刺激意味著更短的脈沖延時(shí)和更多的脈沖數(shù)（脈沖數(shù)有例外情況）[7]，因此可以把脈沖延時(shí)作為空間編碼的主要特性。本文中的圖像編碼模塊的設(shè)計(jì)正是基于此原理。
2 圖像處理及編碼模塊的設(shè)計(jì)
本文的仿生眼系統(tǒng)處理的圖像主要為最簡(jiǎn)單的數(shù)字圖像（二值圖像），若為灰度級(jí)圖像則不加處理直接進(jìn)行圖像編碼傳送到眼內(nèi)部的解碼模塊或?qū)叶燃?jí)圖像先進(jìn)行二值化處理，下面對(duì)具體模塊的設(shè)計(jì)加以介紹。
2．1 圖像處理模塊的設(shè)計(jì)
圖像處理模塊主要利用CNN強(qiáng)大的圖像處理能力[6]，但CNN本身是模擬電路，因此在噪聲、精確度、魯棒性以及芯片間的通信、參數(shù)調(diào)整等方面存在一些不足[11-13]，因此本文采用數(shù)字CNN電路。所謂數(shù)字CNN電路即以數(shù)字架構(gòu)來(lái)仿效實(shí)現(xiàn)CNN功能的芯片，該設(shè)計(jì)方式使用數(shù)字的方法來(lái)仿效實(shí)現(xiàn)CNN的微分方程式,計(jì)算結(jié)果是比較容易用電路實(shí)現(xiàn)的,且電路功能也是可測(cè)試的[14-15]。在數(shù)字電路中，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的場(chǎng)所主要是運(yùn)算器（算術(shù)邏輯運(yùn)算單元ALU），因此在數(shù)字CNN電路中,每個(gè)像素處理單元的硬件電路就類似于一個(gè)ALU結(jié)構(gòu),該ALU結(jié)構(gòu)的相關(guān)運(yùn)算組合能實(shí)現(xiàn)類似狀態(tài)方程(1)和(2)的運(yùn)算結(jié)果，例如對(duì)于模擬CNN并行陣列，水平線檢測(cè)的A、B模板和閾值I分別為:
將相應(yīng)參數(shù)代入線性方程(1)和(2)，可得到的Cij輸出Yij為：
由水平檢測(cè)的模板可以看出，神經(jīng)元Cij的最終輸出只與其左右邊單元的輸入以及本身的輸入和輸出有關(guān)。由水平檢測(cè)的結(jié)果可以看出，若用0來(lái)代替白色像素的取值，1代替黑色像素的取值，則通過(guò)輸入與輸出的真值表，可以得到水平線檢測(cè)相當(dāng)于邏輯表達(dá)式：
上面的例子代表了類似圖3(a)模板的數(shù)字實(shí)現(xiàn)方式，圖3(b)模板的數(shù)字實(shí)現(xiàn)方式類似圖3(a)模板的實(shí)現(xiàn)方式，例如對(duì)于左陰影檢測(cè)的模板如圖3(c)，相應(yīng)的輸出輸入關(guān)系式為：
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只是需要一直執(zhí)行上面的“或”指令，直到Y(jié)i，j-1 不再變化，即Yij也不再變化，只要所有神經(jīng)元的輸出都不再變化，指令便可停止執(zhí)行，左陰影檢測(cè)即可完成。
經(jīng)過(guò)上面的分析，對(duì)一些常用的模板的運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行真值表化簡(jiǎn)后，可以得出只要具備表1的算術(shù)邏輯指令，就可以實(shí)現(xiàn)二值(黑白)圖像相應(yīng)的圖像處理功能[16-18]，至于灰度圖像的處理，則需要先對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化處理。
在完成了上面的分析以后本文具體對(duì)CNN細(xì)胞單元進(jìn)行了設(shè)計(jì)，圖4為其結(jié)構(gòu)框圖。
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2．2 圖像編碼模塊的設(shè)計(jì)
由1.2節(jié)的內(nèi)容可知,圖像的空間信息可以用脈沖延時(shí)以及脈沖個(gè)數(shù)兩個(gè)特征來(lái)編碼，而且刺激越大，脈沖延時(shí)越短，脈沖個(gè)數(shù)越多。根據(jù)這個(gè)原理，本文利用硬件描述語(yǔ)言對(duì)圖像編碼模塊進(jìn)行了具體設(shè)計(jì)，圖5為其結(jié)構(gòu)框圖。其基本工作原理如下：當(dāng)CLK信號(hào)上升沿到來(lái)時(shí)接收來(lái)自圖像處理模塊的輸出，并將其數(shù)值轉(zhuǎn)化為表征刺激程度的數(shù)字量作為預(yù)置計(jì)數(shù)器的初始計(jì)數(shù)值，預(yù)置計(jì)數(shù)器計(jì)數(shù)溢出時(shí)產(chǎn)生一個(gè)小脈沖作為脈沖序列產(chǎn)生器的觸發(fā)脈沖，脈沖序列產(chǎn)生器每接收到一個(gè)脈沖時(shí)其輸出取反。脈沖延時(shí)以及脈沖個(gè)數(shù)的產(chǎn)生依賴于CLK、CLK1以及初始計(jì)數(shù)值的取值，這3個(gè)參數(shù)的取值主要根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)值來(lái)設(shè)置，并可做相應(yīng)調(diào)整。
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3 系統(tǒng)仿真
在確定了圖像處理以及編碼模塊的設(shè)計(jì)思路及相關(guān)框圖以后，本文具體用硬件描述語(yǔ)言對(duì)相關(guān)模塊進(jìn)行描述并仿真。在圖像處理模塊上本文具體設(shè)計(jì)了一個(gè)8×8的數(shù)字CNN陣列，并對(duì)其圖像處理功能進(jìn)行了仿真，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該數(shù)字CNN陣列可以對(duì)二值圖像進(jìn)行特征提取等操作，圖6為水平檢測(cè)以及圖像腐蝕的效果圖。圖7為圖像編碼模塊的輸出，由圖7可以看出，不同的刺激程度，直接決定了圖像編碼模塊的脈沖延時(shí)以及脈沖數(shù)，圖7(a)的刺激，脈沖延時(shí)大約為0.53 μs(CLK1的上升沿到最近右邊pulseout邊沿的距離),脈沖數(shù)為3個(gè)(1個(gè)CLK1周期內(nèi)，pulseout脈沖的個(gè)數(shù)），圖7(b)的刺激，脈沖延時(shí)為0.033 μs,脈沖數(shù)為4個(gè)。以上數(shù)據(jù)只證明圖像編碼電路的原理是正確的，具體參數(shù)的設(shè)計(jì)還需要根據(jù)實(shí)驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)加以調(diào)整。從仿真結(jié)果可以證實(shí)，本文的圖像處理以及編碼模塊的設(shè)計(jì)是成功的。
到目前為止筆者對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)還比較有限，在視神經(jīng)的編碼方式、視覺(jué)信息的處理等方面，還有許多內(nèi)容需要去探討研究，隨著時(shí)間的推移，對(duì)這些領(lǐng)域的認(rèn)知將會(huì)不斷增多，利用電路系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的仿生眼將會(huì)更精確。本文主要是利用目前對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)的了解，建立一個(gè)電路模型，下一步的工作將對(duì)該電路模型進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和改進(jìn)，并進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用的研究。
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