【摘 要】
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近年来,由于人工智能技术的迅速发展,对于计算机视觉能力的要求也越来越高,而图像分割作为计算机视觉技术中的重要一环,使得许多的研究人员将注意力集中在了图像分割方法上。其中,脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks,PCNN）基于其浓厚的生物学背景以及多年来不断改善用于图像处理的实践,已充分展示了其在图像分割中具有巨大的潜力。但同时,在使用网络特性进行图像处理时也存
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近年来,由于人工智能技术的迅速发展,对于计算机视觉能力的要求也越来越高,而图像分割作为计算机视觉技术中的重要一环,使得许多的研究人员将注意力集中在了图像分割方法上。其中,脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks,PCNN）基于其浓厚的生物学背景以及多年来不断改善用于图像处理的实践,已充分展示了其在图像分割中具有巨大的潜力。但同时,在使用网络特性进行图像处理时也存在着一些关键性难点,成为国内外研究者共同关注的问题,其中PCNN的网络特性如何与图像处理技术结合,PCNN是否存在其它特性可用于图像处理任务,PCNN参数的设置对于网络特性有何影响一直是目前研究的重点与难点。本文首先从时域角度出发,对PCNN模型无耦合连接与耦合连接时的网络运行情况进行了推导。阐述了无耦合连接时的网络数学耦合特性,总结了无耦合PCNN的有效点火脉冲方程。分析了全连接PCNN的四大子系统时域特性与系统参数之间的关系,明确了PCNN模型信息的变化方式。接着从频域角度展开了对无耦合连接与耦合连接网络频域特性的挖掘。详细地分析了PCNN动态阈值子系统的频域特性,以及子系统参数对于无耦合PCNN网络中动态变量的影响。在全连接PCNN图像分割过程中,发现PCNN迭代过程中频谱变化规律。指出了分割图像与待分割图像之间的频谱相关性。最后,本文通过分析无耦合PCNN模型的数学耦合特性,将其应用到图像分割过程中,给出了无耦合PCNN模型用于图像分割时的参数选取范围,之后结合Kapur熵模型,提出了一种基于Kapur熵的无耦合PCNN图像分割算法;接着根据对全连接PCNN子系统的特性分析,对全连接PCNN模型进行了简化,同时通过PCNN时、频特性与参数之间的关系,给出了一种简化PCNN模型参数设置的方法。将模型应用到物体图像、医学图像时,取得了良好的分割效果。
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