脉冲耦合神经网络及其在图像分割中的应用

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该文深入研究了一种基于生物视觉模型的神经网络-脉冲耦合神经网络,并将其应用于图像分割和去噪之中.首先,该文通过对脉冲耦合神经网络时间序列的分析,得到将脉冲耦合神经网络用于图像分割的有效途径.然后了脉冲耦合神经网络用于图像处理时的优良必,包括对于输入图像平移及旋转的不变性,又具体分析了脉冲耦合神经网络对于输入图像的尺度变化的不变性的条件.在用脉冲耦合神经网络对标准图像及其旋转和尺度变化图像进行分割的实验中,很好的验证了这些优点.此外,还根据脉冲耦合神经网络对于非相似性输入的异步输出,将其用于图像去噪,由实验可知,用PCNN进行图像去噪不仅能够有效的去除噪声,而且能够很好的保持图像的边缘.
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