【摘 要】
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通过对PCNNs工作原理和行为机制的深刻剖析,我们揭示了PCNNs的相位调制和对数变换之间的对应关系,并在此基础上参考了人眼的视觉模型和由传统感知神经网络对这种模型的实现,
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通过对PCNNs工作原理和行为机制的深刻剖析,我们揭示了PCNNs的相位调制和对数变换之间的对应关系,并在此基础上参考了人眼的视觉模型和由传统感知神经网络对这种模型的实现,提出了基于PCNNs的人眼亮度视觉模型,较之传统的基于感知神经网络实现的视觉模型表现出能更好的模拟人眼的对数特性和马赫带效应等优点;同时我们考察了此模型在图像处理中应用,提出了一系列基于此模型的图像增强算法.该类算法利用了基于PCNNs实现的侧抑制机制来模拟马赫带效应,并利用PCNNs的变阈值特性来定义从输入到输出的映射,与传统的增强算法相比,在改善图像整体对比度的同时,能增强它的局部对比度,收到了很好的效果.
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