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脉冲耦合神经网络用于图像检索时,具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性,同时对噪声还具有很好的鲁棒性.本文提出了一种改进的脉冲耦合神经网络图像纹理检索算法,该算法将脉冲耦合神经网络和离散余弦变换相结合.首先将脉冲耦合神经网络输出的二值图像序列进行离散余弦变换,然后选择不同的特征提取方法提取纹理图像的关键特征,最后利用欧氏距离分类器对图像进行识别.基于Brodatz纹理图像库的实验结果证明了该算法的有效性。