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基于脉冲耦合神经网络的图像分割算法分析
1
作者 李春林 闫银芳 任宏 《计算机应用文摘》 2024年第7期101-102,107,共3页
为进一步提高脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割中的性能,文章研究了基于PCNN模型的图像分割算法,并探讨其模型简化算法,旨在减少其中的参数量,从而提高图像分割处理效率和分割效果。借助Girl属性图像进行仿真验证,通过与OTSU算法及Leve... 为进一步提高脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割中的性能,文章研究了基于PCNN模型的图像分割算法,并探讨其模型简化算法,旨在减少其中的参数量,从而提高图像分割处理效率和分割效果。借助Girl属性图像进行仿真验证,通过与OTSU算法及LevelSet算法的分割效果进行对比,文章论证了算法的有效性及可行性。实验结果表明,该算法具有显著的分割效果。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 图像分割 模型
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基于脉冲耦合神经网络和遗传算法的图像增强研究
2
作者 刘闯 《信息记录材料》 2024年第10期100-102,共3页
为提高图像增强技术的效能和适应性,本研究采用融合脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)和遗传算法(genetic algorithm, GA)的方法,设计了一种新型的图像增强方案。该算法以PCNN为基础,利用GA进行参数优化和模型调整... 为提高图像增强技术的效能和适应性,本研究采用融合脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)和遗传算法(genetic algorithm, GA)的方法,设计了一种新型的图像增强方案。该算法以PCNN为基础,利用GA进行参数优化和模型调整,以期达到更优的图像处理效果。研究结果表明:相比传统图像增强技术,所提出的融合算法在图像清晰度、细节增强和噪声抑制等方面展现了显著优势,证明了该方案在实际应用中的高效性和实用性。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络(pcnn)模型 遗传算法 融合算法
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基于简化自适应脉冲耦合神经网络模型和非下采样剪切波变换的多模态图像融合算法研究 被引量：1
3
作者 王坤 靳晶 +1 位作者 张庆雷 胡安宁 《中国医学装备》 2021年第9期1-5,共5页
目的:提出一种简化自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)模型和非下采样剪切波变换(NSST)的CT和MR图像融合算法,用于PCNN模型构建融合规则。方法:采用NSST变换将已配准的CT和MR图像分解成高频和低频子图像,分别采用基于平方差之和与方向梯度特... 目的:提出一种简化自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)模型和非下采样剪切波变换(NSST)的CT和MR图像融合算法,用于PCNN模型构建融合规则。方法:采用NSST变换将已配准的CT和MR图像分解成高频和低频子图像,分别采用基于平方差之和与方向梯度特征之和的PCNN模型融合低频子图像;而高频子图像采用绝对值取大与方向梯度特征之和进行融合。采用NSST逆变换重建融合图像,选取哈佛大学脑图库8组临床实例的CT和MR图像进行仿真试验,仿真算法为本研究算法和5种基于NSST变换的融合算法,采用互信息、空间频率、标准差、边缘强度和相似度对融合图像质量进行评估。结果:定性分析与其他5种基于NSST变换的算法相比,基于图像融合算法获得的融合图像对比度、清晰度和边缘强度均最佳;本研究算法所得定量结果中互信息为2.71%~13.63%,空间频率为12.25%~73.69%,标准差为1.86%~26.33%,边缘强度为0.37%~29.90%,相似度为0.37%~67.07%,均比5种基于NSST变换的算法有不同程度提升。结论:基于简化自适应PCNN模型和NSST变换的融合算法性能优越,是一种可行的CT和MR图像融合算法。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络(pcnn) 非下采样剪切波变换(NSST) 计算机断层扫描(CT) 磁共振成像(MRI) 图像融合
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洪水灾情评价的脉冲耦合神经网络模型 被引量：11
4
作者 杨聪辉 王宝华 +1 位作者 付强 谢永刚 《灾害学》 CSCD 2010年第3期12-15,共4页
洪水灾情的评价工作对洪水灾害的分类管理具有重要的指导意义。脉冲耦合神经网络模型应用到洪水灾情评价中是一次新尝试,该方法通过脉冲输出从而调节阈值,并且应用动态阈值来确定洪水灾情的等级。这个方法比传统的BP模型简化了权值的训... 洪水灾情的评价工作对洪水灾害的分类管理具有重要的指导意义。脉冲耦合神经网络模型应用到洪水灾情评价中是一次新尝试,该方法通过脉冲输出从而调节阈值,并且应用动态阈值来确定洪水灾情的等级。这个方法比传统的BP模型简化了权值的训练,模型更加简便、直观。采用脉冲耦合神经网络模型得出的评价结果同灰色关联法、灰色聚类法、灰色模糊综合法的评价结果进行了比较,表明其用于洪水损失评价具有科学性和实用性。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络模型 洪水灾情评价 BP模型
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自适应脉冲耦合神经网络与匹配滤波器相结合的视网膜血管分割 被引量：15
5
作者 徐光柱 张柳 +2 位作者 邹耀斌 夏平 雷帮军 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期756-764,共9页
针对眼底图像中血管与背景间对比度低以及血管自身结构复杂等因素对视网膜血管分割所带来的问题,本文提出了一种具有自适应连接值的脉冲耦合神经网络(PCNN)与高斯匹配滤波器相结合的视网膜血管分割方法。首先,利用对比度受限制的自适应... 针对眼底图像中血管与背景间对比度低以及血管自身结构复杂等因素对视网膜血管分割所带来的问题,本文提出了一种具有自适应连接值的脉冲耦合神经网络(PCNN)与高斯匹配滤波器相结合的视网膜血管分割方法。首先,利用对比度受限制的自适应直方图均衡化(CLAHE)技术与二维高斯匹配滤波器对血管区域的对比度进行有效增强。然后,利用经验阈值选择出一定的血管区域作为初始种子区域。接着,将带有快速连接机制的PCNN与种子区域增长思想相结合,通过自适应动态设置PCNN中的连接强度系数和停止条件,实现眼底图像中血管区域的自动生长。整个算法在DRIVE视网膜图像库中进行了测试,实验结果表明,相比于不使用动态连接强度系数与停止条件的方法,所提出算法的灵敏度从49.79%提高至70.39%,准确度从95%提高到95.39%。证明了该算法具有较好的分割精确度和应用价值。 展开更多
关键词 视网膜图像处理 血管分割 脉冲耦合神经网络(pcnn) 高斯匹配滤波器 快速连接
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采用脉冲耦合神经网络的改进显著性区域提取方法 被引量：10
6
作者 贾松敏 徐涛 +1 位作者 董政胤 李秀智 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期819-826,共8页
由于仅考虑颜色等视觉对比信息的视觉显著性提取模型不符合人眼生物学过程,本文提出了一种基于混合模型的改进显著性区域提取(ISRE)方法。该混合模型由显著性滤波算法和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)算法构成。首先,利用显著性滤波器算法... 由于仅考虑颜色等视觉对比信息的视觉显著性提取模型不符合人眼生物学过程,本文提出了一种基于混合模型的改进显著性区域提取(ISRE)方法。该混合模型由显著性滤波算法和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)算法构成。首先,利用显著性滤波器算法获得原图像的初始显著性图(OSM)和亮度特征图(IFM),用IFM作为PCNN的输入神经元;然后,进一步对PCNN点火脉冲输入进行改进,即对PCNN内部神经元与OSM的二值化显著性图进行点乘,确定最终点火脉冲输入,以获得更加准确的点火范围;最后,通过改进后的PCNN多次迭代,完成显著性二值化区域提取。基于1 000张标准图像数据库进行的实验结果显示:在视觉效果和客观定量数据比对两方面,本算法均优于现有的5种显著性提取方法,平均查准率为0.891,平均召回率为0.808,综合指标F值为0.870。在真实环境实验中,所提算法获得了精确的提取效果,进一步验证了本算法具有较高的准确性和执行效率。 展开更多
关键词 混合模型 特征提取 改进显著性区域提取 脉冲耦合神经网络(pcnn) 点火脉冲 二值化
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基于改进的脉冲耦合神经网络的红外目标分割方法 被引量：11
7
作者 孔祥维 黄静 石浩 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期365-369,共5页
针对红外目标的特点 ,提出了一种基于直方图的改进脉冲耦合神经网络 ( PCNN)图像分割方法 ,本算法摒弃了原有脉冲耦合神经网络模型中的时间指数下降机制 ,利用灰度直方图的知识直接获得 PCNN的分割门限 ,同时保留了弥补空间罅隙和灰度... 针对红外目标的特点 ,提出了一种基于直方图的改进脉冲耦合神经网络 ( PCNN)图像分割方法 ,本算法摒弃了原有脉冲耦合神经网络模型中的时间指数下降机制 ,利用灰度直方图的知识直接获得 PCNN的分割门限 ,同时保留了弥补空间罅隙和灰度微小变化的优点 .实验表明本算法分割得到的目标区域更加完整 。 展开更多
关键词 图像分割 脉冲耦合神经网络 红外目标 直方图 pcnn 红外对抗技术 图像处理
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基于脉冲耦合神经网络的刀具磨损检测 被引量：8
8
作者 李鹏阳 郝重阳 +1 位作者 祝双武 王毅 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期547-550,共4页
将仿生学中的脉冲耦合神经网络(PCNN)引入刀具磨损检测中,利用刀具磨损区域灰度强度明显高于刀体和背景区域灰度强度的特点,通过空间邻近和灰度相似集群像素获得分割的二值图像,从而达到对刀具磨损区域进行检测的目的。对车削加工中刀... 将仿生学中的脉冲耦合神经网络(PCNN)引入刀具磨损检测中,利用刀具磨损区域灰度强度明显高于刀体和背景区域灰度强度的特点,通过空间邻近和灰度相似集群像素获得分割的二值图像,从而达到对刀具磨损区域进行检测的目的。对车削加工中刀具不同磨损阶段的磨损图像进行分割试验,证明了该算法可以有效地判断刀具的磨损状态。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络(pcnn) 刀具磨损 图像分割 状态检测
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利用脉冲耦合神经网络的高光谱多波段图像融合方法 被引量：9
9
作者 常威威 郭雷 +1 位作者 付朝阳 刘坤 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期205-209,235,共6页
针对高光谱图像波段众多、数据量大的特点,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)模型的高光谱多波段图像融合方法.根据高光谱图像多输入的特点对原始PCNN模型进行了扩充,采用多通道PCNN模型来对输入图... 针对高光谱图像波段众多、数据量大的特点,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)模型的高光谱多波段图像融合方法.根据高光谱图像多输入的特点对原始PCNN模型进行了扩充,采用多通道PCNN模型来对输入图像进行非线性融合处理.通过分析传统变阈值衰减模型的特点及其不足,提出了修正的变阈值指数增加模型,以改善融合效果和降低PCNN运行的时间复杂度.利用记录点火时刻的赋时矩阵得到带有一定增强效果的融合结果图像.实验结果表明,该方法的融合效果要优于传统的主成分分析融合方法和小波变换融合方法. 展开更多
关键词 高光谱图像 图像融合 脉冲耦合神经网络 多通道脉冲耦合神经网络模型
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基于视觉显著性和脉冲耦合神经网络的成熟桑葚图像分割 被引量：19
10
作者 贺付亮 郭永彩 +1 位作者 高潮 陈静 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期148-155,共8页
为了提高在自然采摘环境中成熟桑葚机器视觉识别的有效性和鲁棒性,克服图像目标形态小、分布杂散、背景干扰多和光照不均匀等困难,该文提出了一种采用视觉显著性和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型的成熟桑葚... 为了提高在自然采摘环境中成熟桑葚机器视觉识别的有效性和鲁棒性,克服图像目标形态小、分布杂散、背景干扰多和光照不均匀等困难,该文提出了一种采用视觉显著性和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型的成熟桑葚图像分割方法。该方法首先将采集的图像映射到Lab颜色空间,利用空间颜色分量的算术平均值和高斯滤波值之间的差异,构建起桑葚图像的频率调谐视觉显著图;其次,提取采集图像在HSI颜色空间的色调分量,经过均衡化处理后,与视觉显著图进行融合,实现桑葚目标的融合特征表达;最后,通过改进的分层阈值化脉冲耦合神经网络模型进行目标分割以及形态学处理,得到成熟桑葚的识别结果。利用从重庆市天府镇果桑生态园采集到的200余幅桑树挂果图像进行试验,结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出成熟果实,平均误分率为1.87%,优于结合频率调谐视觉显著性的OTSU法(17.73%)、K-means聚类算法(10.69%)、基于Itti视觉显著性的PCNN分割方法(7.34%)和基于GBVS(graph-based visual saliency,GBVS)视觉显著性的PCNN分割方法(5.83%)。研究结果为成熟桑葚果实的智能化识别提供参考。 展开更多
关键词 图像分割 机器视觉 模型 桑葚 视觉显著性 频率调谐 脉冲耦合神经网络
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结合自适应脉冲耦合神经网络和最大类间方差准则的眼底图像血管自动检测方法 被引量：5
11
作者 吴骏 肖志涛 +2 位作者 张芳 耿磊 王淑芹 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2411-2417,共7页
结合自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)和最大类间方差准则,该文提出一种眼底图像血管自动检测方法。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)和2维高斯匹配滤波对眼底图像进行预处理,以增强血管和背景的对比度;然后基于简化PCNN模型... 结合自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)和最大类间方差准则,该文提出一种眼底图像血管自动检测方法。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)和2维高斯匹配滤波对眼底图像进行预处理,以增强血管和背景的对比度;然后基于简化PCNN模型,结合最大类间方差准则对预处理后的眼底图像进行分割,针对PCNN神经元的链接强度通常为常数的不足,使用像素的拉普拉斯能量(EOL)作为对应神经元的链接强度值,使得PCNN能够根据像素特征自适应地调整神经元的链接强度;最后采用面积滤波、断点连接对分割结果进行后处理,得到最终的血管检测结果。对STARE眼底图像库的实验结果表明,该方法具有较高的鲁棒性、有效性和可靠性。 展开更多
关键词 眼底图像 血管自动检测 脉冲耦合神经网络（pcnn） 最大类间方差准则 拉普拉斯能量（EOL）
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基于脉冲耦合神经网络的图像融合 被引量：18
12
作者 张军英 梁军利 《计算机仿真》 CSCD 2004年第4期102-104,共3页
该文在脉冲耦合神经网络 (PCNN)基本模型的基础上得出并行脉冲耦合神经网络群 ,并在此基础上提出了一种基于脉冲耦合神经网络的图像融合算法 ,该算法能够将多传感器获取的同一对象的多个图像融合于一幅图像中 ,有效模拟了人类视觉系统 ... 该文在脉冲耦合神经网络 (PCNN)基本模型的基础上得出并行脉冲耦合神经网络群 ,并在此基础上提出了一种基于脉冲耦合神经网络的图像融合算法 ,该算法能够将多传感器获取的同一对象的多个图像融合于一幅图像中 ,有效模拟了人类视觉系统 ;最后对图像进行了实验 ,分析了参数的影响 。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 图像融合 pcnn 神经元 人类视觉系统
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基于脉冲耦合神经网络的地震多属性融合方法 被引量：7
13
作者 李全忠 彭真明 +1 位作者 周晶晶 张萍 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期316-321,221,共6页
针对单一地震属性进行油气储层预测时往往存在多解性问题,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的地震多属性融合方法:通过简化PCNN模型,利用PCNN神经元结构很强的非线性处理功能,确定各神经元之间的数据融合系数,进而获得对应神经元的融合... 针对单一地震属性进行油气储层预测时往往存在多解性问题,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的地震多属性融合方法:通过简化PCNN模型,利用PCNN神经元结构很强的非线性处理功能,确定各神经元之间的数据融合系数,进而获得对应神经元的融合数据输出,从而实现了地震多属性的融合。该方法简捷、计算效率高、融合效果好。通过川东北地区多种属性切片数据的应用验证了该方法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 地震属性 模型简化 融合
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结合脉冲耦合神经网络与模糊算法进行四值图像去噪 被引量：3
14
作者 顾晓东 程承旗 余道衡 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第12期1585-1590,共6页
该文研究了如何将模糊算法用于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN),进行四值图像去噪,提出了基于模糊PCNN的图像去噪算法.计算机仿真结果表明,将模糊算法与PCNN相结合,可有效地去除被噪声污染的四值图像的噪声,且恢... 该文研究了如何将模糊算法用于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN),进行四值图像去噪,提出了基于模糊PCNN的图像去噪算法.计算机仿真结果表明,将模糊算法与PCNN相结合,可有效地去除被噪声污染的四值图像的噪声,且恢复图像的视觉效果明显地好于用另两种常用的图像去噪方法(中值滤波和均值滤波)得到的结果.在医用图像和军事图像处理方面,四值图像的去噪恢复是非常有价值的,故本文对于PCNN的理论研究和实际应用均有重要的意义。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 模糊算法 四值图像去噪 pcnn
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利用脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法 被引量：8
15
作者 王晓飞 李柏年 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第7期201-204,241,共5页
为提高基于内容的图像检索系统(CBIR)中纹理特征提取的有效性,进一步提升CBIR系统的整体性能。提出了一种基于脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法。脉冲耦合神经网络(PCNN)是新一代的人工神经网络,在数据处理上具有很多优势。特征提取... 为提高基于内容的图像检索系统(CBIR)中纹理特征提取的有效性,进一步提升CBIR系统的整体性能。提出了一种基于脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法。脉冲耦合神经网络(PCNN)是新一代的人工神经网络,在数据处理上具有很多优势。特征提取时具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性,以及很好的抗噪性,而这一点非常适合于图像检索系统。利用PCNN及简化模型ICM得到对应于不同灰度值的二值图像序列,计算序列中每幅图像的熵序列,其一维的特征矢量作为纹理特征。采用Eu-clidean距离进行相似度计算,建立了一套基于示例查询图像的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比,该方法不仅对噪声具有较强的鲁棒性,同时能降低特征向量维数,具有尺度、平移和旋转不变性,而且能取得更高的检索率。 展开更多
关键词 基于内容的图像检索(CBIR) 脉冲耦合神经网络(pcnn) 交叉皮层模型(ICM) 特征提取
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基于脉冲耦合神经网络分解模型的夜间图像增强研究 被引量：1
16
作者 李春林 张兵 +1 位作者 祖立卓 刘少杰 《现代信息科技》 2021年第20期62-66,共5页
脉冲耦合神经网络分解模型对于夜间光线复杂情况下的图像增强,容易出现严重的振铃现象。针对这一问题,文章对夜间图像增强进行了研究,通过指数变换对夜间图像进行预处理,结合脉冲耦合神经网络分解模型进行图像增强。实验结果表明,该方... 脉冲耦合神经网络分解模型对于夜间光线复杂情况下的图像增强,容易出现严重的振铃现象。针对这一问题,文章对夜间图像增强进行了研究,通过指数变换对夜间图像进行预处理,结合脉冲耦合神经网络分解模型进行图像增强。实验结果表明,该方法可以实现对夜间图像的增强,增强后的图像细节清晰,整体光线较为柔和,图像对比度适中,降低了振铃现象造成的影响。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 分解模型 图像增强
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改进的脉冲耦合神经网络人脸特征提取方法 被引量：3
17
作者 王晅 杨光 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第1期213-216,共4页
针对基于子空间分解的人脸特征提取方法对人脸图像在采集过程中的光照、旋转、位置等变化较为敏感的问题,提出了一种改进的脉冲耦合神经网络人脸特征提取方法。该方法模拟生物视觉的感知过程,将人脸图像分解成由若干二值图像组成的认知... 针对基于子空间分解的人脸特征提取方法对人脸图像在采集过程中的光照、旋转、位置等变化较为敏感的问题,提出了一种改进的脉冲耦合神经网络人脸特征提取方法。该方法模拟生物视觉的感知过程,将人脸图像分解成由若干二值图像组成的认知序列,计算序列中的每幅二值图像的熵作为人脸特征,基于支持向量机实现分类与识别;同时克服了标准的脉冲耦合神经网络模型参数过多的缺点,识别率也有所改善。理论与实验结果表明,该方法与现有的基于子空间分解的人脸特征提取方法相比,对人脸图像在采集过程中的光照、旋转、位置等变化有较强的鲁棒性,而且具有较低的维数。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络(pcnn) 改进的脉冲耦合神经网络(M-pcnn) 人脸识别 特征提取 信息熵 支持向量机(SVM)
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一种基于脉冲耦合神经网络的图像降噪方法 被引量：3
18
作者 张文兴 闫海鹏 王建国 《图学学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期47-51,共5页
传统的脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像降噪时不能准确地定位噪声数据并去除图像噪声。提出一种基于改进的PCNN有效去噪方法。该方法在PCNN模型上采用自适应的突触连接系数,使之随不同神经元与其周围神经元相似程度的不同而自适应变化,提... 传统的脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像降噪时不能准确地定位噪声数据并去除图像噪声。提出一种基于改进的PCNN有效去噪方法。该方法在PCNN模型上采用自适应的突触连接系数,使之随不同神经元与其周围神经元相似程度的不同而自适应变化,提高噪声数据的辨识度;同时将PCNN神经元的点火频次记录在点火时间序列中,根据神经元点火次数判断并滤出噪声点,实现更好地降噪效果。实验测试结果表明,该方法不仅可以准确地辨识噪声数据,而且能够有效地去除图像的噪声点,具有较强的适应性和较好的边缘与细节保护能力。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络模型 脉冲噪声 可变突触连接系数 相似程度 点火时间序列
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基于标记脉冲耦合神经网络的乳腺肿块分层检测方法 被引量：2
19
作者 韩振中 陈后金 +2 位作者 李居朋 姚畅 程琳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1664-1670,共7页
乳腺X线图像中的肿块检测是乳腺癌早期诊断的重要手段。该文提出了一种新的肿块检测方法。将脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)与标记符相结合设计了标记PCNN图像分层方法,继而利用多同心层(Multiple Concentric La... 乳腺X线图像中的肿块检测是乳腺癌早期诊断的重要手段。该文提出了一种新的肿块检测方法。将脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)与标记符相结合设计了标记PCNN图像分层方法,继而利用多同心层(Multiple Concentric Layers,MCL)模型得到可疑区域。最后,借助肿块的形态学特征剔除假阳性区域得到最终的肿块。实验结果表明,该文方法在保证假阳性率(False Positive Rate,FPR)的同时,肿块真阳性率(True Positive Rate,TPR)达到92.08%。同时针对东方女性致密型乳腺案例中检测结果明显优于MCL方法和MCA方法。 展开更多
关键词 乳腺X线图像 乳腺癌早期诊断 肿块检测 标记脉冲耦合神经网络 多同心层模型
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基于脉冲耦合神经网络的乳鼠心肌细胞图像增强 被引量：3
20
作者 陈洁 雷萌 《软件》 2018年第2期41-43,共3页
本文研究了脉冲耦合神经网络(PCNN)的特性及人眼视觉特征,模拟了一种用图像灰度对数替代原本PCNN输出的图像增强方法,并对乳鼠心肌细胞图像进行了增强处理。通过实验,对比图像形态学重建增强效果,本文采用的方法图像目标纹理更清晰、灰... 本文研究了脉冲耦合神经网络(PCNN)的特性及人眼视觉特征,模拟了一种用图像灰度对数替代原本PCNN输出的图像增强方法,并对乳鼠心肌细胞图像进行了增强处理。通过实验,对比图像形态学重建增强效果,本文采用的方法图像目标纹理更清晰、灰度更均匀,细节轮廓保持更完整,该图像增强方法适合处理前背景对比较明显,细节性要求较高的图像,尤其是整体灰度值较暗的情况。 展开更多
关键词 图像增强 脉冲耦合神经网络 pcnn 乳鼠心肌细胞
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