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脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用研究  
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【英文题名】 Application and Study of Image Segmentation Using Pulse Coupled Neural Network
【作者】 邓成锦;
【导师】 周冬明; 赵东风;
【学位授予单位】 云南大学;
【学科专业名称】 模式识别与智能系统
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 云南大学
【网络出版投稿时间】 2010-12-09
【关键词】 脉冲耦合神经网络; 图像分割; 最大相关准则;
【英文关键词】 Pulse coupled neural network; Image segmentation; Maximal correlative criterion;
【中文摘要】 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)是一种有着生物学背景的新一代人工神经网络,与传统人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)有着很大的区别。PCNN具有脉冲耦合、双通道相乘调制、阈值动态可变等特性。在有外部神经元脉冲和外部激励信号输入时具有不应期和被捕获现象,神经元相互作用时体现了时间和空间累加特性,很好地模拟了生物神经元的疲劳、不应期和脉冲激励现象。目前已广泛应用于图像处理的各个领域,显示出巨大的优越性。图像分割是图像处理中的重要步骤,其结果关系到后续图像识别和机器智能处理的精确度,一直都是图像处理研究的热点。 本文针对PCNN在图像分割领域中的应用,进行了相关研究。利用PCNN的区域增长、图像熵、最大相关准则以及遗传算法等来进行图像分割,探讨了未来PCNN图像分割的研究方向。并利用改进型PCNN通用模型与最大相关准则相结合进行图像分割。 所做的研究工作及所取得的研究进展主要体现在以下几个方面: 一、综述了PCNN原始模型和原理;改进后的通用PCNN模型和原理;单位链接脉...
【英文摘要】 Pulse Coupled Neural Network (PCNN), which has the biology background, is a new generation artificial neural network .It is largely different from traditional artificial neural network. It shows the character of pulse emission, double-channel-multiplying modulation, can vary the threshold dynamically, has the refractory period and capturing period when the pulses coming from external neural cells and the external stimulation exist, shows the character of space-time accumulation, simulates well the f...
【更新日期】 2011-02-28

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