PCNN模型耦合参数的优化及车辆图像分割 被引量：25

1

作者 杨娜 陈后金 +1 位作者 李艳凤 郝晓莉 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期48-54,共7页

脉冲耦合神经网络(PCNN)具有良好的图像分割特性,但神经网络参数的选取对分割效果有较大影响,如何自适应地选择网络参数是脉冲耦合神经网络应用研究的重要内容.本文首次从脉冲耦合神经网络的耦合特性出发,结合神经计算原理及图像局部区... 脉冲耦合神经网络(PCNN)具有良好的图像分割特性,但神经网络参数的选取对分割效果有较大影响,如何自适应地选择网络参数是脉冲耦合神经网络应用研究的重要内容.本文首次从脉冲耦合神经网络的耦合特性出发,结合神经计算原理及图像局部区域的灰度特性,提出了脉冲耦合神经网络耦合参数的优化算法.首先利用Hebb学习规则对脉冲耦合神经网络模型的链接权值矩阵进行更新,然后利用图像局部区域的均方差自适应确定神经元链接强度系数,最后将优化的PCNN模型应用于运动车辆图像分割.通过耦合参数的优化,增强了神经元之间的耦合强度,与传统PCNN的车辆分割结果相比,较好地避免了过分割和欠分割现象,提高了运动车辆图像中车牌区域的分割质量,为后续车辆特征的提取奠定了良好的基础. 展开更多

关键词 信息技术 优化pcnn模型 HEBB规则 局域均方差 运动车辆 图像分割

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基于改进PCNN模型的对称中值滤波方法 被引量：6

2

作者 吴海龙 柏正尧 +1 位作者 张瑜 檀磊 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期43-49,共7页

为滤除灰度图像中椒盐噪声同时保留图像细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN模型执行一次点火操作从而定位灰度图像中噪声像素点位置,然后利用提出的对称检测中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而其他位置像素信息保... 为滤除灰度图像中椒盐噪声同时保留图像细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN模型执行一次点火操作从而定位灰度图像中噪声像素点位置,然后利用提出的对称检测中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而其他位置像素信息保持不变.实验仿真表明,新提出的方法对噪声密度低于60%的椒盐噪声图像较已有的滤波算法有更优异的滤波性能.该算法能有效滤除噪声而且对图像的边缘细节保留完整,实验结果证明了算法的有效性. 展开更多

关键词 改进pcnn模型 椒盐噪声 对称检测 中值滤波

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基于最优PCNN模型的织物疵点自动检测 被引量：7

3

作者 宋寅卯 袁端磊 +1 位作者 卢易枫 乔桂花 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期888-891,共4页

脉冲耦合神经网络(PCNN)直接来自于动物视觉特性的研究,它可以准确地检测到织物疵点的存在。但因目前理论上很难解释PCNN模型参数与图像识别效果之间的关系,为了获得较好的图像识别效果,需要多次的实验来选择PCNN模型参数。本文提出了... 脉冲耦合神经网络(PCNN)直接来自于动物视觉特性的研究,它可以准确地检测到织物疵点的存在。但因目前理论上很难解释PCNN模型参数与图像识别效果之间的关系,为了获得较好的图像识别效果,需要多次的实验来选择PCNN模型参数。本文提出了一种根据织物纹理的特征,自动选择最优化PCNN模型参数的方法。实验结果表明,优化后PCNN模型可以有效地提取到纹理图像局部的灰度和空间邻近的特征信息,从而获得理想的织物疵点检测效果。 展开更多

关键词 织物疵点 检测 pcnn模型 最优化

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基于多尺度空间PCNN模型的图像分割算法 被引量：3

4

作者 杨娜 陈后金 +1 位作者 郝晓莉 李艳凤 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期27-30,共4页

运动车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定和大小不一的特点,因此,对车辆图像分割时车牌区域容易产生过分割与欠分割问题.脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)被誉为"第三代神经网络"并广泛应用于图像... 运动车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定和大小不一的特点,因此,对车辆图像分割时车牌区域容易产生过分割与欠分割问题.脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)被誉为"第三代神经网络"并广泛应用于图像分割.在利用PCNN模拟人类视觉的图像分割过程中,由于传统PCNN模型中的连接矩阵使用固定值表示,使得PCNN模型不能满足图像分割时尺度变化的需求.为了解决这个问题,本文提出了基于多尺度空间PCNN模型的车辆图像分割算法,将尺度空间引入PCNN模型,使PCNN模型具有了尺度特性,提高了系统自适应分割车牌图像的能力. 展开更多

关键词 图像分割 脉冲耦合神经网络模型 尺度空间 多尺度空间pcnn模型

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改进的PCNN模型在多光谱与全色图像融合中的应用研究 被引量：2

5

作者 段先华 操佳佳 刘佳 《现代电子技术》 2014年第3期55-60,共6页

介绍了PCNN模型原理,提出了基于双通道自适应的PCNN多光谱与全色图像融合算法。该算法首先将RGB空间的多光谱图像转换为HSV彩色空间,然后将HSV彩色空间中的非彩色通道(V通道)的灰度像素值和全色图像的像素灰度值分别作为PCNN-1及PCNN-2... 介绍了PCNN模型原理,提出了基于双通道自适应的PCNN多光谱与全色图像融合算法。该算法首先将RGB空间的多光谱图像转换为HSV彩色空间,然后将HSV彩色空间中的非彩色通道(V通道)的灰度像素值和全色图像的像素灰度值分别作为PCNN-1及PCNN-2的神经元输入,利用方向性信息作为自适应链接强度系数,对非彩色通道图像和全色图像进行自适应分解,再将点火时间序列送入判决因子得到新的非彩色通道图像,最后将原多光谱图像的H通道分量、S通道分量及新的V通道分量经HSV空间逆变换获得最终的融合图像。实验结果表明,该算法不仅解决了链接强度系数自动设置的问题,而且充分考虑到图像边缘和方向特征的影响,无论在主观视觉效果,还是客观评价标准上均优于IHS、PCA、小波融合等其他图像融合算法,同时降低了计算复杂度。 展开更多

关键词 遥感图像 图像融合 pcnn模型 HSV彩色空间

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基于改进PCNN模型的车辆阴影消除方法

6

作者 杨娜 陈后金 +2 位作者 李居朋 姚畅 李艳凤 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期56-63,共8页

消除车辆阴影对图像分割的影响是车辆自动监控系统中亟待解决的问题。针对阴影具有方向和大小不确定性的特点,充分利用脉冲耦合神经网络模型优良的图像分割能力,结合阴影属性,提出一种基于改进的脉冲耦合神经网络模型的运动车辆阴影消... 消除车辆阴影对图像分割的影响是车辆自动监控系统中亟待解决的问题。针对阴影具有方向和大小不确定性的特点,充分利用脉冲耦合神经网络模型优良的图像分割能力,结合阴影属性,提出一种基于改进的脉冲耦合神经网络模型的运动车辆阴影消除方法。此方法无需建立道路背景模型与车辆阴影模型,在消除车辆阴影的同时能较好地保留车牌、车窗以及车标等车体的重要信息,为车体定位、特征提取等处理奠定良好的基础。大量现场图像测试结果验证了该方法消除车辆阴影的有效性,可广泛地应用于自然环境中车辆阴影的消除。 展开更多

关键词 图像分割 阴影消除 改进pcnn模型 彩色直方图 运动车辆

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基于视觉注意机制PCNN模型的车牌图像分割方法

7

作者 杨娜 陈后金 陈益强 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期51-57,共7页

车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定、大小不一,以及分割易受光照影响的特点.因此,车牌图像的分割始终是车辆跟踪、车辆识别等领域中的难点问题.针对以上问题,本文提出了基于视觉注意机制脉冲耦合神经网络模型的车牌图像分割方法... 车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定、大小不一,以及分割易受光照影响的特点.因此,车牌图像的分割始终是车辆跟踪、车辆识别等领域中的难点问题.针对以上问题,本文提出了基于视觉注意机制脉冲耦合神经网络模型的车牌图像分割方法.该方法将视觉注意机制中的数据驱动模式和任务驱动模式相结合.数据驱动模式中,通过对PCNN模型细胞感受野功能的完善,使优化PCNN模型具有了尺度性和方向性.任务驱动模式中,针对不同尺度的分割,利用组合不变矩和局部灰度熵,自适应地确定目标的特征尺度和最佳尺度,并确定该目标最终的分割结果.经实验验证,该方法对车牌图像具有较好的分割效果. 展开更多

关键词 信息技术 图像分割 视觉注意机制 优化pcnn模型 组合不变矩 局部灰度熵

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基于PCNN模型的区域生长图像分割

8

作者 刘莉 谈文蓉 傅春常 《西南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第3期434-438,共5页

提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与... 提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与传统的分割法相比具有边缘信息更加完整,区域划分更加准确,分割效果更能符合人眼视觉的识别特征. 展开更多

关键词 数值图像处理 图像分割 区域生长 pcnn模型

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医学图像分割处理中改进型PCNN模型的应用综述 被引量：1

9

作者 石斌 《甘肃科技》 2015年第19期132-133,共2页

人工神经网络是一种通过复杂系统来调整内部大量节点之间的相互连接,从而对信息进行处理的算法数学模型,采用了数学统计学方法,将局部结构空间用具体的标准的函数来表示出来。主要机理是借助模仿动物神经网络行为,进行分布式并行信息处... 人工神经网络是一种通过复杂系统来调整内部大量节点之间的相互连接,从而对信息进行处理的算法数学模型,采用了数学统计学方法,将局部结构空间用具体的标准的函数来表示出来。主要机理是借助模仿动物神经网络行为,进行分布式并行信息处理,是在现代神经科学研究成果上发展出来的。随着学者们不断地探索和研究,Ekchom提出的PCNN模型(脉冲耦合神经网络模型)受到广泛关注并逐渐应用到医学图像的处理中。本研究就针对改进型PCNN模型在医学图像分割处理中的应用进行阐述,具体从改进型PCNN模型的特点优势、改进型PCNN算法在医学图像分割处理中的具体应用两个个方面来描写。 展开更多

关键词 医学图像分割 pcnn模型 应用

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基于改进PCNN模型的偏振图像融合算法 被引量：3

10

作者 姜兆祯 韩裕生 +1 位作者 任帅军 张延厚 《舰船电子工程》 2021年第3期33-36,175,共5页

偏振成像可以得到目标的多维偏振信息,各偏振参量图像之间具有很强的相关性,它们之间不仅包含大量的共有信息,还拥有各自的特有信息。针对如何从复杂背景中凸显目标,提高目标的辨识度这一问题,提出一种基于改进神经网络模型的偏振图像... 偏振成像可以得到目标的多维偏振信息,各偏振参量图像之间具有很强的相关性,它们之间不仅包含大量的共有信息,还拥有各自的特有信息。针对如何从复杂背景中凸显目标,提高目标的辨识度这一问题,提出一种基于改进神经网络模型的偏振图像融合算法,将传统PCNN模型扩展到双通道,采用像素的平均梯度(AG)作为PCNN的链接系数,空间频率(SF)作为模型的输入项,对强度图与偏振度图进行融合处理,最后将实验结果与其他常用方法进行对比,客观评价指标表明,该算法融合效果更佳,且融合图像的边缘细节特征也更为清晰明显。 展开更多

关键词 偏振图像 图像融合 改进pcnn模型 平均梯度 链接系数 空间频率

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基于DT-CWT和自适应PCNN模型的多聚焦图像融合方法研究

11

作者 张腾敏 林斯乐 +1 位作者 朱胜 洪培瑶 《唐山学院学报》 2021年第6期16-22,69,共8页

针对传统图像融合方法在多聚焦图像融合中存在细节丢失、边缘模糊和焦点不清楚等问题,提出一种基于双树-复小波变换(DT-CWT)优化显著性测度和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的多聚焦图像融合方法。首先,将两张聚焦区域不同的输入图... 针对传统图像融合方法在多聚焦图像融合中存在细节丢失、边缘模糊和焦点不清楚等问题,提出一种基于双树-复小波变换(DT-CWT)优化显著性测度和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的多聚焦图像融合方法。首先,将两张聚焦区域不同的输入图像使用双树-复小波分解成低频子带和高频子带;然后,对低频子带采用基于显著性测度的度量方法计算小波融合系数,对于高频子带,采用自适应PCNN模型计算触发时间来选取高频融合子带;最后,通过双树-复小波逆变换重构得到融合结果。与其他融合方法进行对比,结果表明,基于文章所提方法的融合图像更加自然清晰,具有较高的边缘保持度,同时保留了更多的细节信息,因此,此方法可以大大提高图像质量。 展开更多

关键词 多聚焦图像 融合方法 双树-复小波变换 显著性测度 自适应pcnn模型

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基于改进PCNN模型的椒盐噪声级化滤波方法 被引量：3

12

作者 吴海龙 李海燕 +2 位作者 柏正尧 张瑜 檀磊 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期18-24,共7页

为有效滤除椒盐噪声同时保留图像的灰度细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN简化模型进行一次点火过程,定位灰度图像中被噪声污染和未被噪声污染的像素点,然后采用提出的级化中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而保持... 为有效滤除椒盐噪声同时保留图像的灰度细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN简化模型进行一次点火过程,定位灰度图像中被噪声污染和未被噪声污染的像素点,然后采用提出的级化中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而保持其他像素点不变.仿真实验表明,提出的方法对不同强度的椒盐噪声图像均有较好的滤波性能.比较已有的滤波算法,该算法能在高噪声强度时有效滤除噪声并同时很好地保留图像的边缘细节,实验结果证明了算法的有效性. 展开更多

关键词 改进pcnn模型 椒盐噪声 图像滤波 级化中值滤波

原文传递

PCNN参数自适应设定及其模型的改进 被引量：35

13

作者 邓翔宇 马义德 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期955-964,共10页

脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中有着广泛应用,但基本都是从网络的外在特性出发并结合一定的实际应用对其进行研究和改进,缺乏对模型本身数学特性的分析.本文从PCNN模型的迭代方程出发,对无耦合连接和耦合连接两种状态下的P... 脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中有着广泛应用,但基本都是从网络的外在特性出发并结合一定的实际应用对其进行研究和改进,缺乏对模型本身数学特性的分析.本文从PCNN模型的迭代方程出发,对无耦合连接和耦合连接两种状态下的PCNN数学模型进行了点火机理分析,揭示了PCNN模型本身的数学耦合特性(点火阶梯)以及其对网络生物学特性(脉冲发放特性)会造成干扰和影响的现象,并分析了这种干扰和影响产生的机理和消除方法,同时提出PCNN用于图像分割时参数自适应设定的方法.最后给出了更能体现神经网络生物学特性的PCNN改进模型,将其用于Lena等图像的分割处理中,取得了良好的效果. 展开更多

关键词 神经元点火机理 模型数学耦合特性 参数自适应确定 pcnn改进模型

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基于改进型PCNN的织物疵点检测的研究 被引量：8

14

作者 石美红 张军英 段亚峰 《丝绸》 CAS 北大核心 2002年第6期14-17,共4页

针对织物表面疵点区域的纹理与正常织物表面纹理在图像空间域中灰度强度分布的不同,提出了基于ＰＣＮＮ的织物疵点自动检测方法,并根据织物表面疵点检测的要求,从理论上分析和讨论了ＰＣＮＮ模型的改进,同时给出了仿真实验结果,验证了... 针对织物表面疵点区域的纹理与正常织物表面纹理在图像空间域中灰度强度分布的不同,提出了基于ＰＣＮＮ的织物疵点自动检测方法,并根据织物表面疵点检测的要求,从理论上分析和讨论了ＰＣＮＮ模型的改进,同时给出了仿真实验结果,验证了该方法的有效性,与已有的织物疵点检测方法相比,它具有定位准确、适应性强等特点。 展开更多

关键词 纺织品 疵点 检测 计算机辅助试验 pcnn模型

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基于PCNN的迷宫最短路径求解算法 被引量：13

15

作者 宋寅卯 袁端磊 《电路与系统学报》 CSCD 北大核心 2005年第3期72-75,共4页

本文根据脉冲耦合神经网络(PCNN)并行运行的特点,提出了基于PCNN模型的迷宫最短路径搜索算法。从理论上对该算法进行了分析和讨论,并给出了具体的算法和实验结果,验证了该方法的有效性。与其他算法相比,该方法可以在最短的时间内完成最... 本文根据脉冲耦合神经网络(PCNN)并行运行的特点,提出了基于PCNN模型的迷宫最短路径搜索算法。从理论上对该算法进行了分析和讨论,并给出了具体的算法和实验结果,验证了该方法的有效性。与其他算法相比,该方法可以在最短的时间内完成最短路径的搜索。 展开更多

关键词 pcnn模型 迷宫 最短路径搜索

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基于图像复杂度的PCNN边缘检测新算法 被引量：2

16

作者 王晓军 王崴 +1 位作者 刘晓卫 周诚 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期154-158,共5页

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中存在的参数庞大、自适应设置和迭代终止条件判定困难等问题,提出了一种基于图像复杂度的PCNN边缘检测新算法。该算法从PCNN数学模型出发,在保留模型同步脉冲发放特性和捕获特性的基础上... 针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中存在的参数庞大、自适应设置和迭代终止条件判定困难等问题,提出了一种基于图像复杂度的PCNN边缘检测新算法。该算法从PCNN数学模型出发,在保留模型同步脉冲发放特性和捕获特性的基础上,对模型进行了数学形式上的简化,减少了模型中参数的数量,同时结合图像复杂度提出参数自适应设置方法。经过实验论证,结果表明该算法能获得完整的图像边缘轮廓和细节,实现PCNN模型实用化、智能化。 展开更多

关键词 pcnn模型 图像复杂度 边缘检测 参数自适应设置

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PCNN在图像处理中的应用 被引量：2

17

作者 王科俊 张燕 +1 位作者 唐墨 徐晶 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期182-188,共7页

简要介绍了有生物学依据的新型人工神经网络——脉冲耦合神经网络（PCNN），总结了近年来PCNN用于图像处理方面的研究成果，阐述了PCNN在图像去噪、图像增强、图像分割、图像边缘检测、图像融合、图像阴影去除、最小路径求解等方面的各... 简要介绍了有生物学依据的新型人工神经网络——脉冲耦合神经网络（PCNN），总结了近年来PCNN用于图像处理方面的研究成果，阐述了PCNN在图像去噪、图像增强、图像分割、图像边缘检测、图像融合、图像阴影去除、最小路径求解等方面的各种新算法．研究发现，PCNN可有效用于图像处理．虽然PCNN解决图像处理的不同问题时算法各异，但都用到了PCNN的脉冲传播特性。最后指出了今后PCNN的一些研究热点． 展开更多

关键词 脉冲耦合神经网络(pcnn) pcnn模型 图像处理 脉冲发放特性

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基于改进PCNN的数据降噪方法 被引量：1

18

作者 王建国 闫海鹏 +1 位作者 张文兴 张鑫礼 《中国测试》 CAS 北大核心 2016年第1期92-95,共4页

为去除数据中存在的噪声点,提高数据质量,提出一种基于改进PCNN的数据降噪方法。该方法在无耦合链接的简化PCNN模型基础上,改进阈值函数,添加记录神经元是否点火的矩阵以及点火时间矩阵,根据神经元初次点火时间辨识并去除噪声点,从而实... 为去除数据中存在的噪声点,提高数据质量,提出一种基于改进PCNN的数据降噪方法。该方法在无耦合链接的简化PCNN模型基础上,改进阈值函数,添加记录神经元是否点火的矩阵以及点火时间矩阵,根据神经元初次点火时间辨识并去除噪声点,从而实现数据降噪。实验测试结果表明:该算法能够有效滤除数据中的噪声点,很好地保持原始数据的特征。 展开更多

关键词 数据降噪 改进pcnn模型 阈值函数 点火时间矩阵

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基于PCNN的自动图像分割 被引量：3

19

作者 邓翔宇 马义德 《兰州工业学院学报》 2014年第3期1-7,共7页

脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像分割中得到了广泛的应用,但对网络参数的确定以及最优结果的选则一直是一个难题,主要是以人工经验为主,虽然提出了一些参数自动设置的算法,但都缺乏对模型本身数学理论的研究和分析.通过对PCNN网... 脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像分割中得到了广泛的应用,但对网络参数的确定以及最优结果的选则一直是一个难题,主要是以人工经验为主,虽然提出了一些参数自动设置的算法,但都缺乏对模型本身数学理论的研究和分析.通过对PCNN网络神经元点火特性的分析,提出了一种基于图像最大灰度值最小时刻点火的参数自适应设定算法,并针对该算法构造了一种新的用于最优结果选择的判定准则.将其用于lena等图像分割中,取得了与主观评价相一致的结果,而且表现出更快的速度和较好的鲁棒性. 展开更多

关键词 pcnn模型 神经元点火特性 参数自适应设定 最优结果选择

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基于PCNN的图像边缘检测方法 被引量：2

20

作者 邓翔宇 《自动化与仪器仪表》 2012年第3期130-131,134,共3页

通过对PCNN点火特性的分析,提出了一种利用PCNN点火阶梯特性和图像灰度统计特性进行图像边缘检测的新方法。在PCNN参数的设置过程中,采用了自适应设置的方法,使得该算法具有较好的实用性。仿真实验表明该方法可以有效地实现图像的边缘... 通过对PCNN点火特性的分析,提出了一种利用PCNN点火阶梯特性和图像灰度统计特性进行图像边缘检测的新方法。在PCNN参数的设置过程中,采用了自适应设置的方法,使得该算法具有较好的实用性。仿真实验表明该方法可以有效地实现图像的边缘检测。 展开更多

关键词 pcnn模型 点火特性 参数确定 图像边缘检测

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