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时间:2020-04-14
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1、报告人:XXXXXX脉冲耦合神经网络在图像处理上的应用研究理论基础1目录基本模型及其功能特性2应用与实验3展望4猫、猴等哺乳动物的大脑视觉系统产生的同步脉冲现象视觉系统的Eckhorn数学模型Johnson等人对Eckhorn模型进行了改进与简化,诞生了脉冲耦合神经网络,它在国际上被称为第三代人工神经网络哺乳动物视觉通路示意图理论基础1基本模型及其功能特性2XXXX年2.1Eckhorn神经元模型基本模型及其功能特性22.2脉冲耦合神经网络模型(PCNN模型)基本模型及其功能特性22.3工作原理PCNN的
2、运行行为是各神经元相互独立运行的组合,在外部刺激作用下,以一定自然频率发放脉冲,称为自然点火。外部刺激强,点火频率越高。不同亮度不同时刻,相同亮度相同时刻。无耦合PCNN输出脉冲示意图基本模型及其功能特性2PCNN各神经元间存在耦合连接,一个神经元的点火会引起相邻神经元提前点火。具有空间邻近、亮度强度相似性输入的神经元将在同一时刻点火。2.3工作原理有耦合神经元点火图基本模型及其功能特性22.4基本特性变阈值特性1捕获与非线性调制特性2动态脉冲发放特性3同步脉冲发放特性4自动波特性5时空综合特性6应用与实
3、验3应用图像分割边缘检测图像融合图像去噪特征提取研究方法与内容33.1图像分割变形后的PCNN神经元模型:去掉动态门限产生机制,自适应遗传算法搜索最优门限阈值研究方法与内容33.1图像分割原始灰度图Ostu算法结果PCNN算法改进的PCNN算法研究方法与内容33.2边缘检测研究方法与内容33.3图像融合脉冲耦合神经网络图像融合模型研究方法与内容33.3图像融合总结与展望44.2展望PCNN参数与图像固有特性结合起来选取PCNN迭代输出加入生物特征完善模型实际应用,医学、农学等Theend谢谢!
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