【摘 要】
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该论文所提出的视网膜编码模型由时空滤波器模块和BP人工神经网络模块组成。时空滤波器能很好得模拟视网膜神经节细胞的时间和空间特性,将视觉信号编码成电脉冲信号。模型引
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该论文所提出的视网膜编码模型由时空滤波器模块和BP人工神经网络模块组成。时空滤波器能很好得模拟视网膜神经节细胞的时间和空间特性,将视觉信号编码成电脉冲信号。模型引入了粒子群优化算法来调节时空滤波器的参数。输入图像首先被时空滤波器转换成电刺激,然后经BP人工神经网络来重建输出图像。时空滤波器的参数决定了脉冲刺激及对应的输出图像。为了得到预期的输出图像,采用了粒子群算法,以欧氏距离作为误差判断准则,进行滤波器参数优化。当输出图像和输入图像的误差不再有所改进时,迭代停止。实验结果表明62.3%的输出图像用粒子群算法来优化参数时,不论在输出图像质量和迭代次数上都优于用进化策略优化算法。
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