基于PCNN的二值图像细化新方法

被引：3

作者：

顾晓东

程承旗

余道衡

机构：

[1] 北京大学电子学系视觉与听觉信息处理国家重点实验室

[2] 北京大学遥感与地理信息系统研究所

[3] 北京大学电子学系视觉与听觉信息处理国家重点实验室北京

[4] 北京

来源：

计算机工程与应用 | 2003年 / 13期

关键词：

PCNN; 图像处理; 图像细化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

脉冲耦合神经网络(PCNN—Pulse Coupled Neural Network)是一种根据动物大脑视觉皮层同步脉冲发放现象提出的人工神经网络。该文首次提出了如何用PCNN的脉冲传播特性进行二值图像细化的新方法。计算机仿真结果表明,使用PCNN可自然而迅速地自动对各种形状的二值图像进行细化,提取其骨架。该文的研究进一步拓宽了有生物视觉依据的PCNN在图像处理方面的应用范围。

引用

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