基于简化型PCNN的图像混合噪声滤波方法

对于被混合噪声污染的图像,考虑到图像所受混合噪声的特点,基于简化型PCNN模型对图像混合噪声进行滤波处理.阐述了脉冲耦合神经网络的运行原理.为了将PCNN模型应用到图像的混合噪声滤波,对PCNN模型进行了适当的简化,并指出了此滤波方法的特点.给出了计算机仿真实验结果,并与应用其他滤波方法得到的结果进行了比较,表明有很大的优势.     

基于多尺度空间PCNN模型的图像分割算法

运动车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定和大小不一的特点,因此,对车辆图像分割时车牌区域容易产生过分割与欠分割问题.脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)被誉为"第三代神经网络"并广泛应用于图像分割.在利用PCNN模拟人类视觉的图像分割过程中,由于传统PCNN模型中的连接矩阵使用固定值表示,使得PCNN模型不能满足图像分割时尺度变化的需求.为了解决这个问题,本文提出了基于多尺度空间PCNN模型的车辆图像分割算法,将尺度空间引入PCNN模型,使PCNN模型具有了尺度特性,提高了系统自适应分割车牌图像的能力.     

基于最小交叉熵的改进PCNN杨梅图像分割算法

针对传统脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)模型复杂、迭代次数需要人工试验调整等缺点,对PCNN模型进行改进,提出了一种基于色差分量R-G和改进PCNN模型的杨梅图像分割方法.首先用杨梅图像的R-G色差分量作为输入;然后选用最小交叉熵准则,自适应生成PCNN的迭代次数;最后通过PCNN迭代实现杨梅图像的自动分割.实验结果表明,此方法与传统方法相比,能够有效避免背景干扰,提升了图像分割质量,分割结果更符合杨梅果实的特征.     

基于PCNN模型的生物细胞图像分割

在基于脉冲耦合神经网络（PCNN）模型中,讨论了模型中阈值θ、链接权ω和迭代次数量N等参数的求解方法;采用最大熵值及PCNN模型对生物细胞图像进行了分割,并分析了各参数对图像分割质量的影响.实验结果表明,分割图像熵值越大,分割图像总体效果越好.     

一种基于简化PCNN的色盲检测图分割方法

在色盲检测图及脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural networks,简称PCNN)的基础上,提出一种基于简化PCNN模型的色盲检测图分割方法,该方法首先根据欧式距离计算彩色图像色差,通过设定一个合适的阈值,将与红色相似的颜色替换成白色,初步分离图像中的目标与背景,对预处理后的色盲检测图像,用典型的PCNN简化模型对其红色分量进行分割,最后用形态学闭运算优化得到最终的分割结果.实验结果表明,该方法能准确分割出色盲图像中的图形,且简单有效.     

基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型中存在的待定参数过多且难以选择、循环迭代次数难以确定的缺陷,提出了一种基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法.根据改进的内部活动项和阈值衰减函数初始化模型参数,根据图像特性自适应设置链接强度系数和链接权值矩阵;利用最小Tsallis交叉熵准则确定PCNN循环迭代次数,采用双边带滤波器对分割图像进行滤波,获取最优图像分割结果.仿真实验结果表明,该算法提高了分割后图像的区域一致性、区域对比度、形状测度,缩短了运行时间,改进了图像分割效果.     

基于二维Tsallis熵的改进PCNN图像分割

为了改善图像分割的性能,采用改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行分割,通过对其内部活动项进行空不变的单阈值化分割,来达到对原图像空变阈值化分割效果.另外分割准则也作了修正,通过计算图像二维直方图的Tsallis熵,得到二维Tsallis熵,以此作为图像分割准则.最后,修正了动态门限项的下降速度,使得PCNN收敛更快.实验证明二维Tsallis熵准则优于最大Shannon熵准则与最小交叉熵准则,且改进的PCNN模型比传统PCNN模型收敛更快.     

基于脉冲耦合神经网络的运动检测算法

在研究PCNN算法的基础上，详细论述了PCNN的数学模型与工作原理，提出了基于PCNN的运动目标检测算法，设计了基于简化PCNN模型的运动目标检测算法流程，针对模型的匹配问题，结合双阈值思想，提出白适应局部阈值方法。实验证明，该方法在目标和背景的灰度差别对比度较低的条件下，能提高目标检测的完整性，该算法较传统算法有背景建模快、抗干扰性强等优良特性、较好地解决背景的多模态问题。为以后研究PCNN提供了理论基础。     

利用PCNN实现商标图像检索新方法

 为了解决商标存在尺度缩放、角度旋转和区域局部变化后的难以检索的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络模型(PCNN,Pulsed Coupled Neural Network)的商标检索新方法.首先通过PCNN图像分割和直方图均衡化技术相结合提出了一种有效的图像预处理算法,以减小颜色对于商标灰度分布差异产生的影响.然后在PCNN模型中提出了边缘时间序列概念,并用于提取商标图像的形状特征,最终实现了商标图像的快速有效检索.在所建立的商标库中进行了计算机仿真,仿真结果表明该方法可有效地检索出待检索商标对应的商标图像,可很好地适应商标颜色变化、角度旋转和局部形状变化,体现了较好的检索性能.     

基于脉冲耦合神经网络和形态学的边缘检测

阐述了脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型的基本工作原理.对于含有噪声的图像,用传统的边缘检测方法不能很好地将图像边缘检测出来.考虑到PCNN在图像分割中的天然优势和数学形态学对图像的膨胀腐蚀作用,采用PCNN和数学形态学相结合的方法对含有噪声图像进行边缘检测.实验结果表明,该算法是有效可行的.     

改进型脉冲耦合神经网络高分辨率SAR图像分割

针对高分辨率SAR (合成孔径雷达)图像噪声强, 目标分割难度大的特点, 提出一种改进的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)模型的SAR图像分割算法。首先根据SAR图像中相干斑噪声的特点, 采用复小波进行去噪。然后, 在传统PCNN模型的基础上, 对神经元的输入信号, 尤其是链接系数和 阈值的非线性衰减子因子进行了改进和简化, 同时对链接强度系数β进行理论上的近似推导, 并减少人工设置的参数。最后, 通过最佳阈值对其结果进行二值化处理得到感兴趣的目标图像。实验结果表明, 改进后的算法运行效率提高, 自适应性增强。与传统算法相比, 区域一致性提高0.013, 区域的对比度提高0.015, 效果优于传统的PCNN算法, 为高分辨率SAR图像分割提供了一种新策略。     

基于脉冲耦合神经网络模型的混合噪声滤除

脉冲耦合神经网络模型是一种仿生系统，它模拟了猫猴的视觉神经系统，受到广泛研究并已应用于图像处理的各个领域。针对现有脉冲耦合神经网络模型的缺陷设计了一种阈值线性衰减的输出带权均值型PCNN模型，简称为L&A-PCNN，并应用于混合噪声去除领域。进一步扩充了PCNN模型的应用领域，并提高了处理图像的性能。以改进后的模型为基础，通过数学推理和实验获得模型关键参数的最优设置方法和范围。将L&A-PCNN与中值滤波器结合对图像去噪领域的难点混合噪声进行修复，仿真实验结果证明在去噪性能上使用L&A-PCNN的算法比现有算法有5%-30%的提高。     

Image segmentation of embryonic plant cell using pulse-coupled neural networks

Traditional image segmentation algorithms exhibit weak performance for plant cells which have complex structure. On the other hand, pulse-coupled neural network (PCNN) based on Eckhorn’s model of the cat visual cortex should be suitable to the segmentation of plant cell image. But the present theories cannot explain the relationship between the parameters of PCNN mathematical model and the effect of segmentation. Satisfactory results usually require time-consuming selection of experimental parameters. Meanwhile, in a proper, selected parametric model, the number of iteration determines the segmented effect evaluated by visual judgment, which decreases the efficiency of image segmentation. To avoid these flaws, this note proposes a new PCNN algorithm for automatically segmenting plant embryonic cell image based on the maximum entropy principle. The algorithm produces a desirable result. In addition, a model with proper parameters can automatically determine the number of iteration, avoid visual judgment, enhance the speed of segmentation and will be utilized subsequently by accurate quantitative analysis of micro-molecules of plant cell. So this algorithm is valuable for theoretical investigation and application of PCNN.     

利用脉冲耦合神经网络实现数学形态学的基本运算及其应用

脉冲耦合神经网络（PCNN）是最近几十年来研究的热点,尤其是其在图像处理的各个领域的应用。本文以实例说明了PCNN进行图像处理时用到的脉冲并行传播特性可以实现数学形态学的基本运算这一命题,在前人得出的结论的基础上进行实验验证和推广,并将其应用于图像边缘检测,进一步加强了PCNN与数学形态学的联系。     

基于PCNN模型的区域生长图像分割

提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与传统的分割法相比具有边缘信息更加完整,区域划分更加准确,分割效果更能符合人眼视觉的识别特征.     

基于改进型脉冲耦合神经网络的混沌相态分类方法

混沌相态分类是利用混沌系统检测微弱信号的关键步骤.提出一种基于改进型脉冲耦合神经网络的混沌相态分类方法.利用该网络模拟哺乳动物视觉皮层神经细胞活动的特点,提取混沌系统输出相态图的结构特征,并应用均值残差算法进行特征信息降维,进而实现对系统混沌态与周期态的实时判别.以Lyapunov特性指数方法作为评价准则,分别使用正弦...     

改进基于小波变换的PCNN图像融合算法

以小波变换为基础,针对小波分解后高频域和低频域的特点,分别在低频域采用基于PCNN（脉冲耦合神经网络）的融合方法,在高频域采用改进的PCNN融合算法．仿真图像和评价指标结果显示：改进的PCNN融合算法,有效地提高了图像在边缘、纹理、保留更多源图像信息等方面的综合性能。     

基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法

在分析小波去噪和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,简称为PCNN)去噪优缺点的基础上,提出一种基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(a method of medical ultrasonicimage de-noising based on PCNN in the Wavelet Domain,简称为PCNN-WD).该方法先对小波系数进行相应的预处理,然后应用PCNN在小波域中修改小波系数,以达到去噪的目的,并且该方法能够自动地设定阈值和修改小波系数的步长.实验结果表明,该方法可以有效地去除斑点噪声,并很好地保留图像细节和图像边缘.     

基于脉冲耦合神经网络的孤立词语音识别研究

根据语音信号的“可视”特点,提出了一种基于简化脉冲耦合神经网络（PCNN）实现孤立词语音识别的方法。将语谱图输入到PCNN中得到相应的时间序列标识,作为语音信号的特征参数,然后通过模板匹配法和概率神经网络（PNN）相结合的方法实现语音分类识别。仿真结果表明,该方法能够达到较高的语音识别率。     

Pulse Coupled Neural Network Edge-Based Algorithm for Image Text Locating

This paper presents a method for locating text based on a simplified pulse coupled neural network (PCNN).The PCNN generates a firings map in a similar way to the human visual system with non-linear image processing.The PCNN is used to segment the original image into different planes and edges detected using both the PCNN firings map and a phase congruency detector.The different edges are integrated using an automatically adjusted weighting coefficient.Both the simplified PCNN and the phase congruency energy...