改进的脉冲耦合神经网络人脸特征提取方法 被引量：3

1

作者 王晅 杨光 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第1期213-216,共4页

针对基于子空间分解的人脸特征提取方法对人脸图像在采集过程中的光照、旋转、位置等变化较为敏感的问题,提出了一种改进的脉冲耦合神经网络人脸特征提取方法。该方法模拟生物视觉的感知过程,将人脸图像分解成由若干二值图像组成的认知... 针对基于子空间分解的人脸特征提取方法对人脸图像在采集过程中的光照、旋转、位置等变化较为敏感的问题,提出了一种改进的脉冲耦合神经网络人脸特征提取方法。该方法模拟生物视觉的感知过程,将人脸图像分解成由若干二值图像组成的认知序列,计算序列中的每幅二值图像的熵作为人脸特征,基于支持向量机实现分类与识别;同时克服了标准的脉冲耦合神经网络模型参数过多的缺点,识别率也有所改善。理论与实验结果表明,该方法与现有的基于子空间分解的人脸特征提取方法相比,对人脸图像在采集过程中的光照、旋转、位置等变化有较强的鲁棒性,而且具有较低的维数。 展开更多

关键词 脉冲耦合神经网络(PCNN) 改进的脉冲耦合神经网络(m-pcnn) 人脸识别 特征提取 信息熵 支持向量机(SVM)

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采用脉冲耦合神经网络的改进显著性区域提取方法 被引量：10

2

作者 贾松敏 徐涛 +1 位作者 董政胤 李秀智 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期819-826,共8页

由于仅考虑颜色等视觉对比信息的视觉显著性提取模型不符合人眼生物学过程,本文提出了一种基于混合模型的改进显著性区域提取(ISRE)方法。该混合模型由显著性滤波算法和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)算法构成。首先,利用显著性滤波器算法... 由于仅考虑颜色等视觉对比信息的视觉显著性提取模型不符合人眼生物学过程,本文提出了一种基于混合模型的改进显著性区域提取(ISRE)方法。该混合模型由显著性滤波算法和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)算法构成。首先,利用显著性滤波器算法获得原图像的初始显著性图(OSM)和亮度特征图(IFM),用IFM作为PCNN的输入神经元;然后,进一步对PCNN点火脉冲输入进行改进,即对PCNN内部神经元与OSM的二值化显著性图进行点乘,确定最终点火脉冲输入,以获得更加准确的点火范围;最后,通过改进后的PCNN多次迭代,完成显著性二值化区域提取。基于1 000张标准图像数据库进行的实验结果显示:在视觉效果和客观定量数据比对两方面,本算法均优于现有的5种显著性提取方法,平均查准率为0.891,平均召回率为0.808,综合指标F值为0.870。在真实环境实验中,所提算法获得了精确的提取效果,进一步验证了本算法具有较高的准确性和执行效率。 展开更多

关键词 混合模型 特征提取 改进显著性区域提取 脉冲耦合神经网络(PCNN) 点火脉冲 二值化

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基于改进型脉冲耦合神经网络的混沌相态分类方法 被引量：1

3

作者 蒋芳芳 王旭 杨丹 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期485-488,共4页

混沌相态分类是利用混沌系统检测微弱信号的关键步骤.提出一种基于改进型脉冲耦合神经网络的混沌相态分类方法.利用该网络模拟哺乳动物视觉皮层神经细胞活动的特点,提取混沌系统输出相态图的结构特征,并应用均值残差算法进行特征信息降... 混沌相态分类是利用混沌系统检测微弱信号的关键步骤.提出一种基于改进型脉冲耦合神经网络的混沌相态分类方法.利用该网络模拟哺乳动物视觉皮层神经细胞活动的特点,提取混沌系统输出相态图的结构特征,并应用均值残差算法进行特征信息降维,进而实现对系统混沌态与周期态的实时判别.以Lyapunov特性指数方法作为评价准则,分别使用正弦信号和标准ECG信号对所提方法进行检验,实验结果表明,所提方法可以快速、准确地对不同的混沌相态进行分类. 展开更多

关键词 混沌相态分类 改进型脉冲耦合神经网络 微弱信号检测 特征提取 心电信号

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基于改进脉冲耦合神经网络的数据降噪方法研究 被引量：1

4

作者 张文兴 闫海鹏 王建国 《机械设计与制造》 北大核心 2015年第2期25-28,共4页

为了解决数据中存在噪声点降低了数据的质量,影响了对数据进一步分析的可靠性等问题,提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的数据降噪方法。该方法在保留基本PCNN模型一些特性的基础上将其简化,省去... 为了解决数据中存在噪声点降低了数据的质量,影响了对数据进一步分析的可靠性等问题,提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的数据降噪方法。该方法在保留基本PCNN模型一些特性的基础上将其简化,省去了部分参数的设置,并改进突触链接强度为自适应取值,添加了记录神经元点火次数的点火频次矩阵。根据神经元点火次数辨识并滤除噪声点,使得该方法能够简单有效地对数据进行降噪处理,改善了数据质量。实验结果表明了该方法不仅能够有效滤除低维数据中的噪声点,而且对高维数据中的噪声点去除效果较好,且均较好保持了原有数据的特征信息。 展开更多

关键词 数据降噪 改进脉冲耦合神经网络 改进突触链接强度 点火频次矩阵 数据质量

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一种适用于多模态医学图像融合的自适应脉冲耦合神经网络改进算法 被引量：9

5

作者 于淼 宁春玉 +1 位作者 石乐民 吕冰垚 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第22期9116-9121,共6页

针对医学图像融合存在伪影、边缘保持性弱等问题,提出了一种参数自适应的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)图像融合方法。首先,对源图像通过非下采样Contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)得... 针对医学图像融合存在伪影、边缘保持性弱等问题,提出了一种参数自适应的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)图像融合方法。首先,对源图像通过非下采样Contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)得到一个低通子带和多个尺度多个方向下的带通子带。然后用区域标准差调整连接范围,进而调整突触权重矩阵以及加权系数;用各子带的改进空间频率中方向特征最显著的分量调整连接强度;对于外部激励,低通子带用区域能量和区域方差的线性组合计算,带通方向子带采用改进的拉普拉斯能量和计算。点火映射图的判决遵循取大原则。最后,通过NSCT逆变换得到融合结果图。实验结果表明,此算法能更多地保留源图像的信息,边缘保持能力更强,融合图像对比度高,视觉效果更佳,适用于多种模态医学图像之间的融合。 展开更多

关键词 图像处理 医学图像融合 自适应脉冲耦合神经网络 改进空间频率 区域特征 改进拉普拉斯能量和

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基于改进蜂群算法优化神经网络的玉米病害图像分割 被引量：47

6

作者 温长吉 王生生 +1 位作者 于合龙 苏恒强 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第13期142-149,共8页

更加细致的体现病害外部形态特征和较为完好的保留病害区域颜色纹理信息,是玉米等作物病害分割的关键性研究问题之一。该文提出一种基于改进人工蜂群算法的脉冲耦合神经网络图像分割算法,该算法以最大香农熵和最小交叉熵加权线性组合作... 更加细致的体现病害外部形态特征和较为完好的保留病害区域颜色纹理信息,是玉米等作物病害分割的关键性研究问题之一。该文提出一种基于改进人工蜂群算法的脉冲耦合神经网络图像分割算法,该算法以最大香农熵和最小交叉熵加权线性组合作为蜂群算法收益度评价函数,通过引入尺度因子调整引领蜂和跟随蜂的解搜索策略,改进后人工蜂群算法与脉冲耦合神经网络相结合,实现网络参数的自动优化调节。在RGB色彩子空间上将该算法用于一组玉米常见病害彩色图像分割,并借鉴利用彩色图像合并策略得到最终病害分割结果。试验表明,该文算法较为细致的体现病害外部形态特征,较为完好的保留了颜色纹理信息;利用分割区域色度误分度V(I)值作为评判标准,该文算法V(I)幅值顺次降低2.03%、7.05%、10.15%和11.2%,综合降低了7.32%也优于对比算法。因此,该文算法为病害彩色图像分割提供了一种较为有效的方法。 展开更多

关键词 病害 图像分割 图像识别 改进人工蜂群算法 脉冲耦合神经网络 玉米

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基于梯度域导向滤波器和改进PCNN的图像融合算法 被引量：3

7

作者 王健 何自豪 +1 位作者 刘洁 杨珂 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期2381-2392,共12页

为解决当前融合后图像存在的光晕伪影现象以及不利于视觉感知的问题,提出了一种基于梯度域导向滤波(gradient domain guided filtering, GDGF)和改进的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network, PCNN)的图像融合算法。首先,利用... 为解决当前融合后图像存在的光晕伪影现象以及不利于视觉感知的问题,提出了一种基于梯度域导向滤波(gradient domain guided filtering, GDGF)和改进的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network, PCNN)的图像融合算法。首先,利用图像结构、清晰度以及对比度显著性的图像特征构建图像融合模型。其次,采用梯度域导向滤波取代传统优化方法,通过像素间相关性优化初始决策图。然后,将优化决策图作为外部输入刺激改进PCNN模型,得到融合权重图。最后,对源图像和融合权重图进行加权操作得到最终融合图像。实验结果表明,所提方法更好地保留图像边缘、纹理和细节信息,避免目标边缘的光晕伪影现象,且利于视觉观察。 展开更多

关键词 导向滤波器 改进的脉冲耦合神经网络 图像融合

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改进交叉视觉皮质模型的医学图像融合方法 被引量：1

8

作者 戴文战 胡伟生 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第9期2852-2855,2861,共5页

传统的交叉视觉皮质层模型(intersecting cortical model,ICM)在图像边缘检测和图像的分割等领域得到了广泛的应用,但模型中的一些参数需要人工去选取,从而降低了模型应用结果的准确度。为了使ICM中的参数能够自适应选取,对传统的ICM进... 传统的交叉视觉皮质层模型(intersecting cortical model,ICM)在图像边缘检测和图像的分割等领域得到了广泛的应用,但模型中的一些参数需要人工去选取,从而降低了模型应用结果的准确度。为了使ICM中的参数能够自适应选取,对传统的ICM进行改进,提出改进的ICM与非下采样Contourlet变换(non-subsampled Contourlet transform,NSCT)相结合的方法应用于医学图像的融合。实验结果表明,该算法无论从主观性评价还是从六个客观性评价指标均优于其他融合算法,不仅提高了图像的清晰度,而且较大程度地保留了图像的细节信息,具有边缘信息突出、亮度对比度高的优点,取得了满意的效果。 展开更多

关键词 医学图像融合 非下采样CONTOURLET变换 脉冲耦合神经网络 改进的拉普拉斯能量和 交叉视觉皮质层模型

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基于改进的稀疏表示和PCNN的图像融合算法研究 被引量：11

9

作者 王建 吴锡生 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期922-928,共7页

为提高图像融合的清晰度,本文提出一种基于改进的稀疏表示和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neuralnetwork,PCNN)的图像融合。利用非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)对源图像进行分解变换,得到相应的低频子... 为提高图像融合的清晰度,本文提出一种基于改进的稀疏表示和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neuralnetwork,PCNN)的图像融合。利用非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)对源图像进行分解变换,得到相应的低频子带和高频子带具有不同的信息。对于低频子带,采用改进的稀疏表示进行融合,利用K奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法,并对源图像进行自适应学习的多个子字典构造成联合词典。对于高频子带,则改进PCNN融合系数的选择方法,利用改进的空间频率作为神经元反馈输入来激励PCNN模型,并根据点火输出的总幅度最大的融合规则选择高频系数。最后,将融合后的低频子带和高频子带系数进行NSST逆变换,重构出融合图像。实验结果表明:该算法很好地保留了图像的边缘信息,并且得到的图像在相关的客观评价标准上也取得了良好的效果,表明了本算法的有效性。 展开更多

关键词 图像处理 图像融合 非下采样剪切波变换 稀疏表示 自适应学习字典 联合字典 脉冲耦合神经网络 改进的空间频率

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NSCT域内基于自适应PCNN的图像融合新方法 被引量：10

10

作者 荣传振 贾永兴 +2 位作者 杨宇 朱莹 王渊 《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第3期280-287,共8页

论文结合非下采样contourlet变换(NSCT)的平移不变性、多尺度、多方向特性和脉冲耦合神经网络(PCNN)的同步脉冲发放、捕获特性,提出在NSCT域中基于PCNN的图像融合框架。对于低频子带,利用改进拉普拉斯能量和作为特征激励PCNN;对于高频... 论文结合非下采样contourlet变换(NSCT)的平移不变性、多尺度、多方向特性和脉冲耦合神经网络(PCNN)的同步脉冲发放、捕获特性,提出在NSCT域中基于PCNN的图像融合框架。对于低频子带,利用改进拉普拉斯能量和作为特征激励PCNN;对于高频方向子带,采用改进的空间频率作为PCNN的外部激励;同时利用各子带图像的平均梯度自适应调节PCNN的链接强度,最后,选取具有较大点火次数的系数作为融合图像的系数,经逆NSCT变换重构融合图像。实验结果表明本文方法无论在主观视觉还是客观评价标准上都要优于传统的基于小波变换、contourlet变换、PCNN的图像融合方法。 展开更多

关键词 图像融合 脉冲耦合神经网络 非下采样CONTOURLET变换 改进拉普拉斯能量和 改进的空间频率

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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

11

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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结合NSDTCT和稀疏表示的遥感图像融合 被引量：19

12

作者 殷明 庞纪勇 +1 位作者 魏远远 段普宏 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期10-17,共8页

为了提高全色图像与多光谱图像的融合质量,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的图像融合算法.对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度变换,再对亮度分量和全色图像进行直方图匹配及亮度平滑滤波处理.利用非下采样双树复轮廓波... 为了提高全色图像与多光谱图像的融合质量,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的图像融合算法.对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度变换,再对亮度分量和全色图像进行直方图匹配及亮度平滑滤波处理.利用非下采样双树复轮廓波变换处理亮度分量和全色图像,得到对应的高低频系数.对于低频系数,利用稀疏表示进行融合,采用空间频率和l1范数双指标取大的融合规则得到稀疏表示系数;对于高频系数,将改进的拉普拉斯能量和作为脉冲耦合神经网络的外部输入项,提出了改进的脉冲耦合神经网络的融合策略.最后进行非下采样双树复轮廓波逆变换和亮度-色度-饱和度逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留光谱信息的同时可以提高空间分辨率,视觉效果及客观指标均优于经典的融合算法. 展开更多

关键词 图像处理 遥感图像融合 非下采样双树复轮廓波变换 稀疏表示 脉冲耦合神经网络 改进的拉普拉斯能量和

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利用邻域激励的自适应PCNN进行医学图像融合 被引量：4

13

作者 夏加星 段先华 魏世超 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第10期3929-3933,共5页

对于不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息,设计了一种邻域空间频域激励的自适应PCNN医学图像融合新方法。首先,使用图像逐像素地改进拉普拉斯能量和(SML)清晰度作为PCNN对应神经元的链接强度;同时利用邻域空间频域... 对于不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息,设计了一种邻域空间频域激励的自适应PCNN医学图像融合新方法。首先,使用图像逐像素地改进拉普拉斯能量和(SML)清晰度作为PCNN对应神经元的链接强度;同时利用邻域空间频域(SF)特征信息激励每个神经元;然后,将源图像输入PCNN获得点火映射图构成的点火频数,再判定并选择各参与融合图像中的清晰部分生成融合图像。实验结果表明,该算法具有比经典金字塔方法、小波变换方法和传统的PCNN方法更好的融合性能。 展开更多

关键词 医学图像融合 脉冲耦合神经网络 链接强度 改进拉普拉斯能量和 空间频域

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CUDA并行加速的稀疏PCNN运动目标检测算法 被引量：2

14

作者 凌滨 邓艳 于士博 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第12期3300-3305,3315,共7页

为准确检测低速径向运动的小运动目标,降低系统的噪声,提高系统的实时性,提出一种基于Nvidia通用并行计算架构(CUDA)的稀疏脉冲耦合神经网络运动目标检测的并行算法。根据图形处理单元(GPU)的并行结构和硬件特点,将改进帧差法得到二值... 为准确检测低速径向运动的小运动目标,降低系统的噪声,提高系统的实时性,提出一种基于Nvidia通用并行计算架构(CUDA)的稀疏脉冲耦合神经网络运动目标检测的并行算法。根据图形处理单元(GPU)的并行结构和硬件特点,将改进帧差法得到二值图像的过程,以及差分二值图像映射到稀疏脉冲耦合神经网络模型的过程均放GPU上执行,提高算法的计算效率;选择利用纹理存储和共享存储方式,提高数据的访问效率,降低算法的复杂度。实验结果表明,该算法对运动目标检测的准确性和实时性优于其它方法。 展开更多

关键词 通用并行计算架构 稀疏脉冲耦合神经网络 改进帧差法 运动目标检测

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基于方向滤波器组与Laplacian能量和的图像融合算法

15

作者 叶玫 刘盈 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第1期218-227,共10页

目的针对基于Contourlet变换的融合算法在边缘上易出现吉布斯现象,使其融合图像产生几何失真的问题,设计一种非下采样方向滤波器组耦合局部Laplacian能量和的图像融合算法。方法首先,结合多小波变换(multi-wavelet transform,MWT)与非... 目的针对基于Contourlet变换的融合算法在边缘上易出现吉布斯现象,使其融合图像产生几何失真的问题,设计一种非下采样方向滤波器组耦合局部Laplacian能量和的图像融合算法。方法首先,结合多小波变换(multi-wavelet transform,MWT)与非下采样方向滤波器组(Non-Subsampled Direction FilterBank,NSDFB),将图像分解为3个高频方向系数和1个低频系数。对于低频系数,采用局部修正的Laplacian能量和(Local Sum-Modified-Laplacian,LSML)与脉冲耦合神经网络(Pulse couple neural network,PCNN)组合的LSML-PCNN模型来完成低频信息的融合。对于高频系数,通过提取低频和高频子带边缘,并利用系数绝对最大值法作为依据,实现高频系数的融合。结果实验数据表明,与当前图像融合方案相比,所提算法具有更高的融合质量,得到的融合图像边缘更加清晰和完整。结论所提算法拥有较高的融合视觉效果,可改善图像的对比度和分辨率,在图像处理领域具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 图像融合 多NSDFB 局部改进的Laplacian能量和 脉冲耦合神经网络 非下采样方向滤波器组

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自适应PCNN的形态小波多聚焦图像融合方法 被引量：5

16

作者 何刘杰 胡涛 任仙怡 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第12期132-135,159,共5页

为了解决传统形态小波图像融合方法在重构尺度信号时发生了位置错误和重构细节信号时发生了灰度值下溢的不足,提出一种有效的基于自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的形态小波多聚焦图像融合方法。通过形态小波对已配准的源图像进行分解;提... 为了解决传统形态小波图像融合方法在重构尺度信号时发生了位置错误和重构细节信号时发生了灰度值下溢的不足,提出一种有效的基于自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的形态小波多聚焦图像融合方法。通过形态小波对已配准的源图像进行分解;提出一种自适应的PCNN,用分解系数的改进拉普拉斯能量和(SML)作为PCNN对应神经元的反馈输入,用图像的清晰度作为对应神经元的连接强度,经过PCNN点火获得参与融合系数的点火映射图,通过判决选择算子指导系数的融合;经过形态小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像具有良好的视觉效果及较高客观评价指标。 展开更多

关键词 多聚焦图像融合 形态小波 脉冲耦合神经网络 改进拉普拉斯能量和 清晰度

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