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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 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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Curvelet域自适应脉冲耦合神经网络的图像融合方法 总被引:9,自引:9,他引:0
为解决传统图像融合准则不能充分利用图像全局特征的问题,将脉冲耦合神经网络(PCNN)模型用于Curvelet变换的图像融合中,提出了由表征子带图像局部特征的支撑值(SPV)作为刺激PCNN模型的外部激励输入,同时考虑Curvelet变换后低频子带信息与高频子带信息间的相关性,设定PCNN模型参数(连接强度和连接范围)随低频子带图像的特征自适应地变化,并且利用PCNN模型中各神经元的首次点火时间构造融合准则中的显著性度量。用PCNN模型模拟人眼视觉神经系统的生物特性,并利用其全局耦合特性对源图像进行智能地分析判断和融合处理,从而提高融合图像的整体效果。实验结果表明,由于PCNN具有全局耦合特性和脉冲同步特性,因此当它用来参与选取细节系数时,能够更好地利用子带图像的全局信息。 相似文献
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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. 相似文献
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论文结合非下采样contourlet变换(NSCT)的平移不变性、多尺度、多方向特性和脉冲耦合神经网络(PCNN)的同步脉冲发放、捕获特性,提出在NSCT域中基于PCNN的图像融合框架。对于低频子带,利用改进拉普拉斯能量和作为特征激励PCNN;对于高频方向子带,采用改进的空间频率作为PCNN的外部激励;同时利用各子带图像的平均梯度自适应调节PCNN的链接强度,最后,选取具有较大点火次数的系数作为融合图像的系数,经逆NSCT变换重构融合图像。实验结果表明本文方法无论在主观视觉还是客观评价标准上都要优于传统的基于小波变换、contourlet变换、PCNN的图像融合方法。 相似文献
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一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法 总被引:73,自引:0,他引:73
90年代发展形成的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型特别适合于图像分割、边缘提取等方面的应用研究,但众所周知,PCNN模型图像分割效果不但取决于PCNN模型中各个参数的合理选择,而且同时还取决于循环迭代次数的确定选择准则,通常循环迭代次数N的选择通过人工交互方式来确定。正因为如此选择合适的准则来确定N是PCNN图像分割的关键,但目前还没有文献提出一个合适的准则来解决这个问题。本文结合图像统计特性和PCNN参数模型提出了熵值最大准则。该准则实现了PCNN神经网络的自动图像分割。对于PCNN的理论研究和实际应用具有非常重要的现实意义。 相似文献
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自从脉冲耦合神经网络(PCNN)被提出以来,在图像处理、模式识别、人工智能等领域得到了广泛应用.由于其生物学背景的特性,使得其能够对灰度图像进行完美的分割:PCNN局部连接域的作用及阈值指数衰减特性,使得具有近似灰度特性的邻近像素能够同时处于激活状态,这就构成了PCNN分割特性的基础,使得图像分割结果既能较好地包含原始图像细节信息,又能避免一些无意义的小分割块的产生.借鉴施密特正交化思想,利用自然初始基对每一分割区域进行变换,得到一组正交基的变换系数,相对于分割前图像的数据量大为减少,存储空间需求小,从而实现了压缩.相对于JPEG算法,该方法使重建图像的质量得到显著提高,同时也使得逐步重建图像成为可能. 相似文献
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针对输电线路电气设备红外热故障检测,提出采用一种基于最大相似度阈值(Maximum Similarity Thresholding, MST)的脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled neural Network, PCNN)红外图像热故障区域提取方法。在该方法中,利用脉冲耦合神经元对相似的邻域神经元同步点火特性,通过引入最大相似度阈值框架,简化了PCNN模型的阈值设置机制。同时,针对相似邻域神经元的同步点火特性,采用最小聚类方差设置连接系数,使得PCNN模型在自适应迭代下最终获取热故障区域。最后通过真实输电线路电气设备红外故障图像测试,验证了文中所提方法的有效性和适用性,为PCNN模型的推广应用奠定了基础。 相似文献
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MA Yi-de QI Chun-liang QIAN Zhi-bai SHI Fei ZHANG Bei-dou 《半导体光子学与技术》2006,12(2):110-116,130
An irregular segmented region coding algorithm based on pulse coupled neural network(PCNN) is presented. PCNN has the property of pulse-coupled and changeable threshold, through which these adjacent pixels with approximate gray values can be activated simultaneously. One can draw a conclusion that PCNN has the advantage of realizing the regional segmentation, and the details of original image can be achieved by the parameter adjustment of segmented images, and at the same time, the trivial segmented regions can be avoided. For the better approximation of irregular segmented regions, the Gram-Schmidt method, by which a group of orthonormal basis functions is constructed from a group of linear independent initial base functions, is adopted. Because of the orthonormal reconstructing method, the quality of reconstructed image can be greatly improved and the progressive image transmission will also be possible. 相似文献