基于PCNN的图像阴影处理新方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于PCNN的图像阴影处理新方法

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【英文篇名】	A New Approach for Image Shadow Processing Based on PCNN
【下载频次】	★★★★★
【作者】	顾晓东; 郭仕德; 余道衡;
【英文作者】	Gu Xiao-dong Guo Shi-de Yu Dao-heng (Dept of Electron.; Nat. Lab. on Machine Perception and Center of Info. Sci.; Peking Univ.; Beijing 100871; China) (Institute of Remote Sensing and CIS; Peking University; China);
【作者单位】	北京大学电子学系视觉与听觉信息处理国家重点实验室; 北京大学遥感与地理信息系统研究所; 北京大学电子学系视觉与听觉信息处理国家重点实验室北京;
【文献出处】	电子与信息学报 , Journal of Electronics and Information Technology, 编辑部邮箱 2004年 03期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	图像阴影去除; 脉冲耦合神经网络;
【英文关键词】	Image shadow removal; PCNN;
【摘要】	该文提出了如何用脉冲耦合神经网络(PCNN)进行图像阴影处理的新方法。计算机仿真表明,采用参数优选的PCNN图像阴影处理算法,可有效地处理图像中的阴影,从而使得图像中的目标易于被发现。该文工作拓展了有明确生物学背景的PCNN在图像处理方面的功能。
【英文摘要】	This paper brings forward a new approach for image shadow processing based on PCNN(Pulse Coupled Neural Network). The results of computer simulation show that by using PCNN shadow removal algorithm image shadow can be removed efficiently so that the object in the image is easy to be found. This paper expands application field of PCNN, which has biological background.
【基金】	国家863计划基金资助项目(No.2002AA783060)
【更新日期】	2005-08-19
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1引言PCNN(pulse Coupled Neural Network)与传统的人工神经网络相比,有着根本的不同,PCNN是由Eckhorn在1990年提出的联接模型发展得到的。PCNN有生物学的背景,它展示了猫、猴的大脑视觉皮层的同步脉冲发放现象.就目前的研究发现,PCNN可应用于图像分割、图像识别、通讯、决策优

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