基于PCNN的图像纹理平滑度的特征提取

被引：7

作者：

张军英

李博云

机构：

[1] 西安电子科技大学计算机学院

[2] 西安电子科技大学计算机学院陕西西安

[3] 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室

[4] 陕西西安

来源：

计算机仿真 | 2003年 / 09期

关键词：

脉冲耦合神经网络; 捕获率; 低频能量比; 平滑;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP391.41 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080203 ;

摘要：

脉冲耦合神经网络(PCNN)是基于猫视觉原理构建的一种简化的神经网络模型,它适合基于视觉内容的特征提取。该文在改进模型的基础上运用PCNN神经元的点火捕获特性提取出了一种度量图像纹理平滑程度的特征量———捕获率;同时结合PCNN与傅立叶功率谱得到图像的低频能量与图像总能量的比例关系,作为度量图像纹理平滑程度的另一个特征量———低频能量比。最后通过图像检索实验验证了这两个特征量的有效性。

引用

页码：103 / 105+108 +108

页数：4