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基于单阈值PCNN的边缘-参数运动模糊辨识算法
被引量：
1
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作者
贺金平
高昆
倪国强
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期97-102,共6页
针对存在着无旋转角度的线性位移模糊的图像,本文提出了一种新的基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的边缘-参数曲线模糊分析法来辨识位移参数。该方法利用归一化的局部熵变换和改进的单阈值PCNN模型构造一个新的边缘因子,提取出模糊图像的边...
针对存在着无旋转角度的线性位移模糊的图像,本文提出了一种新的基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的边缘-参数曲线模糊分析法来辨识位移参数。该方法利用归一化的局部熵变换和改进的单阈值PCNN模型构造一个新的边缘因子,提取出模糊图像的边缘和纹理信息;通过边缘因子与对应的线性匀速运动参数构成的边缘-参数曲线,可以准确地辨识该模糊图像的位移量。实验结果表明,该算法产生的辨识曲线性能稳定,辨识方便准确,可辨识的有效线性移动模糊参数范围可到4～30个像素。
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关键词
运动模糊参数辨识
单阈值脉冲耦合神经网络
归一化局部熵
边缘-参数曲线
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题名
基于单阈值PCNN的边缘-参数运动模糊辨识算法
被引量：
1
1
作者
贺金平
高昆
倪国强
机构
北京理工大学信息科学技术学院光电工程系
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期97-102,共6页
基金
国家自然基金资助项目(60702017)
文摘
针对存在着无旋转角度的线性位移模糊的图像,本文提出了一种新的基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的边缘-参数曲线模糊分析法来辨识位移参数。该方法利用归一化的局部熵变换和改进的单阈值PCNN模型构造一个新的边缘因子,提取出模糊图像的边缘和纹理信息;通过边缘因子与对应的线性匀速运动参数构成的边缘-参数曲线,可以准确地辨识该模糊图像的位移量。实验结果表明,该算法产生的辨识曲线性能稳定,辨识方便准确,可辨识的有效线性移动模糊参数范围可到4～30个像素。
关键词
运动模糊参数辨识
单阈值脉冲耦合神经网络
归一化局部熵
边缘-参数曲线
Keywords
blur identification
single threshold pulse-coupled neural networks
normalize local entropy
edge-parameter curve
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单阈值PCNN的边缘-参数运动模糊辨识算法
贺金平
高昆
倪国强
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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