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基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像處理研究

發(fā)布時間:2024-03-03 23:37
  隨著信息化的不斷發(fā)展,計算機的普及以及多媒體技術(shù)的進步,圖像處理技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到生活的方方面面。圖像增強和分割是圖像處理的重要理論基礎(chǔ),我們有必要對其進行深入的研究。近年來越來越多的人把圖像處理技術(shù)與人類視覺機理聯(lián)合起來,提出了一些具有視覺特性的數(shù)學(xué)模型。脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)是模擬哺乳動物視覺神經(jīng)的傳導(dǎo)特性提出的數(shù)學(xué)模型,其非線性調(diào)制特性、變閾值特性、神經(jīng)元之間相互影響的特性、綜合時空特性、相似集群同步發(fā)放特性使其在圖像增強與圖像分割領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文首先對圖像增強和圖像分割的基本理論進行了闡述,介紹了圖像增強和分割的評價標(biāo)準(zhǔn)以及常用方法,進而簡單總結(jié)了這些方法的優(yōu)缺點,以便后續(xù)工作的順利進行。其次對脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)的網(wǎng)絡(luò)模型進行了介紹,通過其模型闡述了它的工作原理,并綜合分析了脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特性以及這些特性在圖像中對于像素的影響。接著研究了脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像增強中的基本應(yīng)用,利用在小波變換的基礎(chǔ)上改進而來的Directionlet變換同PCNN圖像增強相結(jié)合,提出了基于Directionlet變換與PCNN的圖像增強算法(D-PCNN)。對D-P...

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.6脈沖耦合神經(jīng)元的連接域i+1ijiji+1

圖2.6脈沖耦合神經(jīng)元的連接域i+1ijiji+1

ijN均與其歐氏距離不大于連接半徑為R(如R=1,則為4鄰域連接;如R=1.5,則為8鄰域連接)的鄰近神經(jīng)元相連接,如圖2.6所示。其連接權(quán)的大小為距離平方的倒數(shù),即神經(jīng)元ij指向神經(jīng)元kl的連接權(quán)為:221,()()ijklijklMWik....


圖2DSP連接圖

圖2DSP連接圖


圖3-2人眼主觀感受強度和實際光照強度的關(guān)系

圖3-2人眼主觀感受強度和實際光照強度的關(guān)系

[][](1[]),ijijijUn=Fn+βLn1,[][1],[]0,ijijijUnnYn>θ=若其它,[][1][1],ijijijnenVYnθαθθθ=+割時,選擇適宜....


圖3-3H,G,Gmin關(guān)系圖(a)H的曲線圖(b)Gmin的曲線圖(c)H關(guān)于Gmin的曲線圖

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23(c)Gmin關(guān)系圖(a)H的曲線圖(b)Gmin的曲線圖(c)H關(guān)一半以上的神經(jīng)元同時點火的可能性很小時,可出選擇標(biāo)準(zhǔn)。相比于圖像熵,時間簽名標(biāo)準(zhǔn)更為驗所采用的標(biāo)準(zhǔn)。



本文編號:3918533

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