改进型脉冲耦合神经网络在图像处理中的动态行为分析

被引：12

作者：

姚畅

陈后金

李居朋

机构：

[1] 北京交通大学电子信息工程学院

来源：

自动化学报 | 2008年 / 10期

关键词：

脉冲耦合神经网络; 动态行为; 图像处理; 神经元;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了进一步拓展脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像处理领域的应用深度,本文对改进型PCNN在图像处理中的动态行为结合网络参数进行了具体的理论分析和公式推导,明确了PCNN的动态行为特性受网络参数变化的影响,并给出了保证其所有神经元只点火一次的网络参数确定准则,最后将改进型PCNN应用于实际图像分割中.实验结果证明了其动态行为特性与参数确定准则之间关系的正确性和算法的有效性.

引用

页码：1291 / 1297

页数：7

共 5 条

[1] 基于改进模型的PCNN动态行为的实验研究 [J].

马义德 ;

刘映杰 ;

夏春水 ;

钱志柏 .

中国生物医学工程学报, 2006, (05) :632-636

[2] 一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法 [J].

毕英伟 ;

邱天爽 .

电子学报, 2005, (04) :647-650

[3] 一定条件下PCNN动态行为的分析 [J].

顾晓东 ;

张立明 ;

余道衡 ;

不详 .

计算机工程与应用 , 2004, (19) :6-8+103

[4] 一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法 [J].

马义德 ;

戴若兰 ;

李廉 .

通信学报, 2002, (01) :46-51

[5]

Feature Linking via Synchronization among Distributed Assemblies: Simulations of Results from Cat Visual Cortex[J] . R. Eckhorn,H. J. Reitboeck,M. Arndt,P. Dicke.Neural Computation . 1990 (3)

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