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Image Fusion Algorithm Based on Spatial Frequency-Motivated Pulse Coupled Neural Networks in Nonsubsampled Contourlet Transform Domain 被引量:122
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作者 QU Xiao-Bo YAN Jing-Wen +1 位作者 XIAO Hong-Zhi ZHU Zi-Qian 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期1508-1514,共7页
Nonsubsampled contourlet 变换(NSCT ) 为图象提供灵活 multiresolution, anisotropy,和方向性的扩大。与原来的 contourlet 变换相比,它是移动不变的并且能在奇特附近克服 pseudo-Gibbs 现象。脉搏联合了神经网络(PCNN ) 是一个视... Nonsubsampled contourlet 变换(NSCT ) 为图象提供灵活 multiresolution, anisotropy,和方向性的扩大。与原来的 contourlet 变换相比,它是移动不变的并且能在奇特附近克服 pseudo-Gibbs 现象。脉搏联合了神经网络(PCNN ) 是一个视觉启发外皮的神经网络并且由全球联合和神经原的脉搏同步描绘。它为图象处理被证明合适并且成功地在图象熔化采用。在这份报纸, NSCT 与 PCNN 被联系并且在图象熔化使用了充分利用他们的特征。在 NSCT 领域的空间频率是输入与大开火的时间在 NSCT 领域激发 PCNN 和系数作为熔化图象的系数被选择。试验性的结果证明建议算法超过典型基于小浪,基于 contourlet,基于 PCNN,并且 contourlet-PCNN-based 熔化算法以客观标准和视觉外观。 展开更多
关键词 图像融合算法 空间频率 脉冲耦合神经网络 变换域 自动化系统
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基于NSCT与区域点火PCNN的医学图像融合方法 被引量:9
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作者 杨艳春 王晓明 +1 位作者 党建武 王阳萍 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期274-278,共5页
为了进一步改善医学图像融合质量,提出一种基于NSCT(非下采样Contourlet变换)与区域点火PCNN(脉冲耦合神经网络)的医学图像融合方法。该方法在低频子带系数采用基于区域点火PCNN的融合规则,应用PCNN改进的简化模型,将低频子带系数作为... 为了进一步改善医学图像融合质量,提出一种基于NSCT(非下采样Contourlet变换)与区域点火PCNN(脉冲耦合神经网络)的医学图像融合方法。该方法在低频子带系数采用基于区域点火PCNN的融合规则,应用PCNN改进的简化模型,将低频子带系数作为信号激励PCNN网络,利用点火区域强度分析区域点火特性,根据区域点火特性确定低频子带融合系数;在选择带通方向子带系数时,充分利用非下采样Contourlet变换的方向特性,采用改进的拉普拉斯能量作为带通方向子带系数的融合规则。实验结果表明,该方法与传统融合方法相比,能够较好的保留图像的边缘和过渡区域信息,大幅度提高融合图像的质量。 展开更多
关键词 非下采样CONTOURLET变换 脉冲耦合神经网络 点火区域强度 改进拉普拉斯能量 医学图像融合 nonsubsampled CONTOURLET transform (NSCT) pulse coupled neural network (pcnn)
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基于NSCT和PCNN的红外与可见光图像融合方法 被引量:48
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作者 李美丽 李言俊 +1 位作者 王红梅 张科 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期90-95,共6页
提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的红外与可见光图像融合方法。首先用NSCT对已配准的源图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的... 提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的红外与可见光图像融合方法。首先用NSCT对已配准的源图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文方法优于Laplacian方法、小波方法和传统的NSCT方法。 展开更多
关键词 图像融合 非采样CONTOURLET变换 脉冲耦合神经网络 链接强度
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NSCT域内基于改进PCNN和区域能量的多光谱和全色图像融合方法 被引量:22
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作者 李新娥 任建岳 +3 位作者 吕增明 沙巍 张立国 何斌 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期3096-3102,共7页
针对多光谱和全色图像的融合,提出了一种NSCT域内基于改进脉冲耦合神经网络(PCNN)和区域能量的融合方法。首先,利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带。然后,对分解后的低频子带采用基于区域能量的自适应加权算法... 针对多光谱和全色图像的融合,提出了一种NSCT域内基于改进脉冲耦合神经网络(PCNN)和区域能量的融合方法。首先,利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带。然后,对分解后的低频子带采用基于区域能量的自适应加权算法进行融合;在带通方向子带,结合改进的脉冲耦合神经网络,使用带通方向子带系数作为PCNN的外部输入激励,经过PCNN点火获得待融合图像的点火映射图,根据点火时间计算点火映射图的区域能量,通过判决算子选择待融合图像的带通方向子带系数作为融合系数。最后,对融合处理后的NSCT变换系数进行重构生成融合图像。实验结果显示:在迭代次数为100次时,与改进小波算法相比,标准差提高了9.48%,熵提高了0.95%,相关系数提高了21.56%,偏差指数降低了29.66%;与Contourlet算法相比,标准差提高了9.73%,熵提高了0.94%,相关系数提高了11.27%,偏差指数降低了9.45%;与NSCT算法相比,标准差提高了3.84%,熵提高了3.34%,相关系数提高了7.89%,偏差指数降低了7.42%。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样CONTOURLET变换 脉冲耦合神经网络 区域能量
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Unit-Linking PCNN和图像熵的彩色图像分割与边缘检测 被引量:14
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作者 谭颖芳 周冬明 +1 位作者 赵东风 聂仁灿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期174-177,180,共5页
在RGB空间中,将最大香农熵准则和最小交叉熵准则两种评价准则与大概率合并和小概率合并两种合并策略相结合,提出基于Unit-Linking PCNN的四种彩色图像分割方案,并在各分量分割结果基础上利用Unit-Linking PCNN实施边缘检测,合并得到彩... 在RGB空间中,将最大香农熵准则和最小交叉熵准则两种评价准则与大概率合并和小概率合并两种合并策略相结合,提出基于Unit-Linking PCNN的四种彩色图像分割方案,并在各分量分割结果基础上利用Unit-Linking PCNN实施边缘检测,合并得到彩色图像的边缘检测结果。分析了各评价准则和合并策略的优劣,比较了各分割方案条件下的图像分割和边缘检测效果。与HSV空间中得到的相关结果进行分析比较,该文分割和边缘检测结果体现了图像的更多的细节,说明了在RGB空间中进行彩色图像分割和边缘检测的合理性。与相关文献结果相比,该方法的模型参数对图像分割结果的影响较不敏感。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的彩色图像分割和边缘检测效果,具有较强适用性。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 Unit-Linking pcnn 彩色图像分割 彩色图像边缘检测 图像熵
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Shearlet与改进PCNN相结合的图像融合 被引量:22
6
作者 廖勇 黄文龙 +1 位作者 尚琳 李鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第2期142-146,共5页
为提高多聚焦和医学图像融合的性能,提出了一种基于Shearlet变换的新型图像融合算法。与小波变换类似,Shearlet具有简单的数学结构,这使其可以很方便地和多分辨分析关联起来。在对一幅图像作Shearlet变换时,可以将其在任意尺度和方向上... 为提高多聚焦和医学图像融合的性能,提出了一种基于Shearlet变换的新型图像融合算法。与小波变换类似,Shearlet具有简单的数学结构,这使其可以很方便地和多分辨分析关联起来。在对一幅图像作Shearlet变换时,可以将其在任意尺度和方向上进行解构,因而Shearlet比传统小波可以捕获更多的方向和其他几何信息。所以对于图像融合来说,Shearlet是一种很好选择。对于Shearlet子带系数的选择,采用了一种改进的PCNN的点火幅度来得到融合策略,而不是传统PCNN方法中的点火次数,点火幅度通过一个Sigmoid函数来得到。并且采用改进拉普拉斯能量和(SML)这一有效的聚焦度量作为PCNN的输入,以提高其性能。实验结果表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都要优于小波和非下采样Contourle(tNSCT)方法。 展开更多
关键词 SHEARLET变换 脉冲耦合神经网络(pcnn) 图像融合
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一种参数自适应的简化PCNN图像分割方法 被引量:31
7
作者 周东国 高潮 郭永彩 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1191-1197,共7页
为了进一步延伸脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像分割中的应用,本文对PCNN模型作了简化和改进,并探讨和分析了参数的设置方法.首先利用阈值和脉冲输出所对应的区域均值之间的关系,提出了一种优化连接系数的方... 为了进一步延伸脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像分割中的应用,本文对PCNN模型作了简化和改进,并探讨和分析了参数的设置方法.首先利用阈值和脉冲输出所对应的区域均值之间的关系,提出了一种优化连接系数的方法,使得模型最终以迭代的方式得到分割结果.在仿真和真实红外图像上实验结果表明,文中方法能取得较优的分割效果,且相比于常用的阈值方法以及较新的PCNN方法,文中的简化模型对噪声及复杂图像具有更好的适应性和鲁棒性. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 红外图像分割 阈值 连接系数
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基于NSST和自适应PCNN的图像融合算法 被引量:37
8
作者 江平 张强 +1 位作者 李静 张锦 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期108-113,共6页
针对红外和可见光图像的特点,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应的脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外与可见光图像融合的新算法。对经过NSST变换后的低频子带系数采用带高斯权重分布矩阵的局域方差和方差匹配度相... 针对红外和可见光图像的特点,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应的脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外与可见光图像融合的新算法。对经过NSST变换后的低频子带系数采用带高斯权重分布矩阵的局域方差和方差匹配度相结合的融合规则,对高频子带系数采用一种改进的空间频率作为PCNN输入,且采用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的链接强度,利用PCNN全局耦合性和脉冲同步性选择高频子带系数,最后经NSST逆变换后得到融合结果。实验结果表明,本文提出的算法与传统的图像融合算法相比不仅在主观视觉上取得较好的效果,而且在客观标准上也有了一定的提高。 展开更多
关键词 关键词 图像融合 非下采样剪切波变换(NSST) 脉冲耦合神经网络(pcnn) 空间频率 拉普拉斯能量和
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一种基于局部特征的PCNN电力故障区域提取方法 被引量:7
9
作者 谷凯凯 周东国 +4 位作者 许晓路 蔡炜 周正钦 胡文山 黄华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期291-296,共6页
为有效提取红外图像中电气设备的故障或异常区域,提出一种新的红外图像故障区域提取方法。以脉冲耦合神经网络(PCNN)同步点火机理为依据,通过简化其内部参数,同时在参数优化配置下结合故障区域和非故障区域邻域边界的局部特征,设置PCNN... 为有效提取红外图像中电气设备的故障或异常区域,提出一种新的红外图像故障区域提取方法。以脉冲耦合神经网络(PCNN)同步点火机理为依据,通过简化其内部参数,同时在参数优化配置下结合故障区域和非故障区域邻域边界的局部特征,设置PCNN模型迭代结束规则,从而使模型能进行自适应迭代,并获取红外图像故障区域。针对实际的红外检测图像进行实验,结果表明,与Otsu、k-means、分水岭及改进的PCNN方法相比,该方法具有较好的故障区域提取性能。 展开更多
关键词 红外检测 脉冲耦合神经网络模型 故障区域 同步点火 局部特征
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基于PCNN的高斯噪声滤波 被引量:18
10
作者 李永刚 石美红 魏远旺 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第1期65-67,93,共4页
论文针对高方差的高斯噪声的特点,提出了一种先定位和去除大噪声像素,后平滑小噪声像素的滤波方法。文中采用类均值滤波方法去除大噪声像素,利用改进的PCNN平滑小噪声像素。与已有的滤波方法相比,该算法在较好地滤除噪声的同时,具有自... 论文针对高方差的高斯噪声的特点,提出了一种先定位和去除大噪声像素,后平滑小噪声像素的滤波方法。文中采用类均值滤波方法去除大噪声像素,利用改进的PCNN平滑小噪声像素。与已有的滤波方法相比,该算法在较好地滤除噪声的同时,具有自适应和图像边缘保护能力。实验结果证实了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 高斯噪声滤渡 自适应性
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基于并行点火PCNN模型的图像分割新方法 被引量:23
11
作者 彭真明 蒋彪 +1 位作者 肖峻 孟凡斌 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期1169-1173,共5页
提出一种并行点火脉冲耦合神经网络(Parallelized firing pulse coupled neural networks,PFPCNN)模型的图像分割方法.首先用改进的Unit—linking PCNN(ULPCNN)模型对图像进行增强,便于后续的图像分割.然后采用PFPCNN新模型对增强后的... 提出一种并行点火脉冲耦合神经网络(Parallelized firing pulse coupled neural networks,PFPCNN)模型的图像分割方法.首先用改进的Unit—linking PCNN(ULPCNN)模型对图像进行增强,便于后续的图像分割.然后采用PFPCNN新模型对增强后的图像进行分割,最后用最大香农熵方法判定最佳分割结果.各种复杂场景下的仿真实验及定量评价表明,本文提出的图像分割方法,其效果明显优于常规的PCNN分割方法。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 并行点火模型 图像增强 最大香农熵 图像分割
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基于提升小波变换与自适应PCNN的医学图像融合方法 被引量:32
12
作者 杨艳春 党建武 王阳萍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期494-499,共6页
为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的... 为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的梯度能量作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素梯度能量的变化来自适应地调整链接强度的大小,并根据点火次数确定高频子带融合系数.实验结果表明,文中方法与传统融合方法相比性能优越,丰富了融合图像的边缘及细节信息,可取得更好的融合效果. 展开更多
关键词 提升小波变换 脉冲耦合神经网路 链接强度 医学图像融合
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一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法 被引量:58
13
作者 毕英伟 邱天爽 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期647-650,共4页
近年来的研究表明,脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork ,PCNN)可有效地用于图像分割.然而对于不同图像,常需要选取适当的网络参数,以得到有效的分割结果.但是,目前网络参数的选取还主要停留在人工调整和确定阶段,尚无一种能够... 近年来的研究表明,脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork ,PCNN)可有效地用于图像分割.然而对于不同图像,常需要选取适当的网络参数,以得到有效的分割结果.但是,目前网络参数的选取还主要停留在人工调整和确定阶段,尚无一种能够根据图像本身特性自动确定参数的方法,这在很大程度上限制了PCNN的应用.针对这一问题,本文提出了一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法,通过利用图像本身空间和灰度特性自动确定网络参数,实现对不同图像的分割.实验结果表明,本文算法可以有效地对不同图像进行自动分割,具有一定的健壮性. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络(pcnn) 自适应 参数确定 图像自动分割
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基于PCNN的图像融合新方法 被引量:16
14
作者 余瑞星 朱冰 张科 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期126-130,共5页
本文提出了一种基于PCNN的新型图像融合算法。首先,对待融合的两幅图像进行平稳小波分解得到两组多尺度图像;接着,取其中任意一组作为主PCNN的输入、另一组相应的图像作为从PCNN的输入,在每次迭代时,经并行PCNN点火后,得到一系列多尺度... 本文提出了一种基于PCNN的新型图像融合算法。首先,对待融合的两幅图像进行平稳小波分解得到两组多尺度图像;接着,取其中任意一组作为主PCNN的输入、另一组相应的图像作为从PCNN的输入,在每次迭代时,经并行PCNN点火后,得到一系列多尺度融合图像;然后,对它们进行平稳小波反变换得到每次迭代的融合结果;最后,计算每次迭代结果的信息熵,取信息熵值最大的融合图像作为最终结果。大量的实验以及与其它融合算法的比较分析,表明了本文算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 图像融合 脉冲耦合神经网络 平稳小波变换
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一种简化PCNN模型在彩色图像边缘检测上的应用 被引量:9
15
作者 邵晓鹏 钟宬 +1 位作者 王杨 黄远辉 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1-9,共9页
提出了一种改进的彩色图像边缘检测方法来克服传统方法不考虑色度信息及噪声影响而产生漏检、错检边缘的不足.通过提取图像的颜色主轴来综合表示图像的亮度和色度信息,并将彩色图像降维成包含色度信息的灰度图像用以检测;为了降低噪声... 提出了一种改进的彩色图像边缘检测方法来克服传统方法不考虑色度信息及噪声影响而产生漏检、错检边缘的不足.通过提取图像的颜色主轴来综合表示图像的亮度和色度信息,并将彩色图像降维成包含色度信息的灰度图像用以检测;为了降低噪声对检测结果的影响,采用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型.由于PCNN模型中的参数过多,不利于控制,故使用简化的PCNN模型来减少参数,达到比较好的控制.实验表明,这种基于颜色主轴的PCNN彩色图像边缘检测方法不仅能准确得到彩色图像的边缘信息,而且对噪声有很强的抑制作用. 展开更多
关键词 边缘检测 图像处理 颜色主轴 脉冲耦合神经网络
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一种自适应PCNN多聚焦图像融合新方法 被引量:36
16
作者 苗启广 王宝树 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期466-470,共5页
该文通过分析脉冲耦合神经网络(PCNN)参数模型,结合多聚焦图像的基本特点和人眼视觉特性,提出了一种自适应PCNN多聚焦图像融合的新方法。该方法使用图像逐像素的清晰度作为PCNN对应神经元的链接强度β,经过PCNN点火获得每幅参与融合图... 该文通过分析脉冲耦合神经网络(PCNN)参数模型,结合多聚焦图像的基本特点和人眼视觉特性,提出了一种自适应PCNN多聚焦图像融合的新方法。该方法使用图像逐像素的清晰度作为PCNN对应神经元的链接强度β,经过PCNN点火获得每幅参与融合图像的点火映射图,再通过判决选择算子,判定并选择各参与融合图像中的清晰部分生成融合图像。该方法中,其它参数如阈值调整常量△等对于融合结果影响很小,解决了PCNN方法的参数调整困难的问题。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换方法和Laplace塔型方法。 展开更多
关键词 图像融合 脉冲耦合神经网络 清晰度 链接强度 点火映射图
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基于最大熵和PCNN的图像分割新方法 被引量:12
17
作者 朱冰 祝小平 余瑞星 《红外技术》 CSCD 北大核心 2008年第5期259-262,267,共5页
针对脉冲耦合神经网络(PCNN)无法确定最优分割以及脉冲门限具有非线性因子的问题,提出了一种基于最大熵和脉冲耦合神经网络的新型图像分割算法。该算法采用线性方式动态调整脉冲门限,采用最大熵确定PCNN网络的循环迭代次数,并引用均值... 针对脉冲耦合神经网络(PCNN)无法确定最优分割以及脉冲门限具有非线性因子的问题,提出了一种基于最大熵和脉冲耦合神经网络的新型图像分割算法。该算法采用线性方式动态调整脉冲门限,采用最大熵确定PCNN网络的循环迭代次数,并引用均值滤波的思想对PCNN的接收部分进行了改良,以克服噪声对分割过程的影响。实验结果表明该方法能获得视觉效果较好的分割结果并具有较强的普适性。 展开更多
关键词 图像分割 脉冲耦合神经网络 最大熵
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融合小波变换与改进PCNN的图像增强算法研究 被引量:11
18
作者 杨雪 刘天时 李湘眷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期163-168,共6页
为了解决方向对纹理图像细节增强的限制问题,提出一种融合小波变换与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像增强算法。该算法首先对图像进行二维离散小波变换,提取图像的高频分量图。然后将图像像素的局部梯度值作为链接强度系数,在动态阈... 为了解决方向对纹理图像细节增强的限制问题,提出一种融合小波变换与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像增强算法。该算法首先对图像进行二维离散小波变换,提取图像的高频分量图。然后将图像像素的局部梯度值作为链接强度系数,在动态阈值函数中加入侧抑制信号来改进脉冲耦合神经网络;并用改进的脉冲耦合神经网络对高频分量图进行增强。最后使用中值滤波对小波重构后的图像进行非线性平滑,实现纹理图像细节的增强。实验结果表明,该算法能够有效地减少图像细节增强时方向的限制。增强后,纹理图像的细节更加丰富,整体对比度也有一定的提高。 展开更多
关键词 纹理图像 图像增强 小波变换 脉冲耦合神经网络 中值滤波
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PCNN模型在彩色图像分割中的应用 被引量:3
19
作者 程丹松 刘晓芳 +3 位作者 金野 魏子尧 唐降龙 刘家锋 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期58-62,共5页
针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型主要应用于灰度图像处理的局限性,利用脉冲发生器将颜色信息引入模型作为输入,与灰度信息共同控制神经元的内部行为,控制等灰度值的不同颜色区域分期点火,实现彩色图像的精确分割.双输入PCNN模型实现了... 针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型主要应用于灰度图像处理的局限性,利用脉冲发生器将颜色信息引入模型作为输入,与灰度信息共同控制神经元的内部行为,控制等灰度值的不同颜色区域分期点火,实现彩色图像的精确分割.双输入PCNN模型实现了彩色图像的分割,同时保持了PCNN模型对噪声的鲁棒性,从简单的仿真图像和实际图像两方面验证了此分割方法的有效性. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络(pcnn) 图像分割 彩色图像
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基于PCNN与区域特征的红外与可见光图像融合 被引量:10
20
作者 宋建辉 甘晶 刘砚菊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期186-190,共5页
针对红外图像与可见光图像融合中容易产生红外目标不明显、对比度不高的问题,提出了一种新的融合算法。该算法创新地将PCNN与区域特征应用到NSCT域内低频和带通子带系数的选择上。通过NSCT分解得到待融合图像的子带系数。运用PCNN对分... 针对红外图像与可见光图像融合中容易产生红外目标不明显、对比度不高的问题,提出了一种新的融合算法。该算法创新地将PCNN与区域特征应用到NSCT域内低频和带通子带系数的选择上。通过NSCT分解得到待融合图像的子带系数。运用PCNN对分解后的子带系数进行处理,得到子带系数的点火映射图。低频子带点火映射图采取基于区域标准差的方法选取融合系数。带通子带点火映射图采取基于区域能量的方法选取融合系数。融合图像通过NSCT逆变换可以得到。仿真实验表明与其他算法相比,该算法能够得到红外目标突出、质量更好的融合图像,图像客观评价指标提升明显。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络(pcnn) 区域特征 图像融合 非下采样Contourlet变换(NSCT) 红外与可见光
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