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Unit-Linking PCNN彩色图像处理研究  
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【英文题名】 Study of Color Image Processing Using Unit-Linking PCNN
【作者】 薛锦树;
【导师】 周冬明; 赵东风;
【学位授予单位】 云南大学;
【学科专业名称】 生物医学工程
【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; 边缘检测; 最大香农熵; 遗传算法; 偏态指标;
【英文关键词】 Pulse coupled neural network; image segmentation; edge detection; maximum Shannon entropy; genetic algorithms; skew index;
【中文摘要】 人的直观性思维是将分布式存储的信息综合起来,其根本点在于:1、信息是通过神经元上的兴奋模式分布储存在网络上;2、信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。从模仿人脑智能的角度出发,构造出一种更加接近人类智能的信息化处理系统和设计一种全新的计算机处理机构模型来解决实际工程和科学研究领域中的冯·诺依曼计算机难以解决的问题,这就促使了人工神经网络的诞生。 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network-PCNN)是一种有着生物学背景且不同于传统人工神经网络的新一代人工神经网络。PCNN利用了神经元特有的脉冲发放、双通道相乘调制、阈值动态可变的特性,很好地模拟了生物神经元的疲劳、不应期和脉冲激励现象,这样PCNN模型向生物实际神经网络更靠近了一步,其对周围信号的处理能力就更强,近年来受到大量研究者的密切关注。它可应用于图像处理、模式识别、优化等领域。在图像处理领域,PCNN显示出了独特的优越性,特别是图像分割和边缘检测,一直都是图像处理研究的热点。 本文对PCNN模型进行了深入的研究,利用Unit-Linking PCNN模型进行彩色图像...
【英文摘要】 Human intuitive thinking is a distributed storage of information together, the fundamental point is that: 1. information is excited by neurons distributed in a pattern stored in the network; 2. information processing is through the interaction between neurons at the same time dynamic process to be completed. Mimic the human brain from the perspective of intelligence, a kind of structure closer to human intelligence information processing systems and designing a new computer processing model to resol...
【更新日期】 2011-02-28

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