-
题名基于改进PCNN模型的车辆阴影消除方法
- 1
-
-
作者
杨娜
陈后金
李居朋
姚畅
李艳凤
-
机构
北京交通大学电子信息工程学院
中北大学信息与通信工程学院
-
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第7期56-63,共8页
-
基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20110009110001)
中央高校基本科研业务费(2009JBM010
+2 种基金
2011JBM003)
中国博士后科学基金(20110490286)
北京市属高等学校人才强教计划资助项目(PHR20110326)
-
文摘
消除车辆阴影对图像分割的影响是车辆自动监控系统中亟待解决的问题。针对阴影具有方向和大小不确定性的特点,充分利用脉冲耦合神经网络模型优良的图像分割能力,结合阴影属性,提出一种基于改进的脉冲耦合神经网络模型的运动车辆阴影消除方法。此方法无需建立道路背景模型与车辆阴影模型,在消除车辆阴影的同时能较好地保留车牌、车窗以及车标等车体的重要信息,为车体定位、特征提取等处理奠定良好的基础。大量现场图像测试结果验证了该方法消除车辆阴影的有效性,可广泛地应用于自然环境中车辆阴影的消除。
-
关键词
图像分割
阴影消除
改进pcnn模型
彩色直方图
运动车辆
-
Keywords
image segmentation
shadow elimination
improved pulse coupled neural networks （pcnn） mod-el~ color histogram~ moving vehicle
-
分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U283.4
[交通运输工程—交通信息工程及控制]
-
-
题名PCNN参数自适应设定及其模型的改进
被引量：35
- 2
-
-
作者
邓翔宇
马义德
-
机构
兰州大学信息科学与工程学院
兰州工业学院电子信息工程系
-
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期955-964,共10页
-
基金
国家自然科学基金(No.60872109)
甘肃省自然科学基金(No.0710RJZA015)
甘肃省教育厅研究生导师项目(No.1014-02)
-
文摘
脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中有着广泛应用,但基本都是从网络的外在特性出发并结合一定的实际应用对其进行研究和改进,缺乏对模型本身数学特性的分析.本文从PCNN模型的迭代方程出发,对无耦合连接和耦合连接两种状态下的PCNN数学模型进行了点火机理分析,揭示了PCNN模型本身的数学耦合特性(点火阶梯)以及其对网络生物学特性(脉冲发放特性)会造成干扰和影响的现象,并分析了这种干扰和影响产生的机理和消除方法,同时提出PCNN用于图像分割时参数自适应设定的方法.最后给出了更能体现神经网络生物学特性的PCNN改进模型,将其用于Lena等图像的分割处理中,取得了良好的效果.
-
关键词
神经元点火机理
模型数学耦合特性
参数自适应确定
pcnn改进模型
-
Keywords
neuron firing mechanism
mathematics coupled characteristic
parameter adaptive determination
pcnn modified
-
分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于改进PCNN的数据降噪方法
被引量：1
- 3
-
-
作者
王建国
闫海鹏
张文兴
张鑫礼
-
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
-
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2016年第1期92-95,共4页
-
基金
国家自然科学基金(21366017)
内蒙古教育厅自然科学一般项目(NJZY13144)
内蒙古自治区研究生科研创新资助项目(S20141012711)
-
文摘
为去除数据中存在的噪声点,提高数据质量,提出一种基于改进PCNN的数据降噪方法。该方法在无耦合链接的简化PCNN模型基础上,改进阈值函数,添加记录神经元是否点火的矩阵以及点火时间矩阵,根据神经元初次点火时间辨识并去除噪声点,从而实现数据降噪。实验测试结果表明:该算法能够有效滤除数据中的噪声点,很好地保持原始数据的特征。
-
关键词
数据降噪
改进pcnn模型
阈值函数
点火时间矩阵
-
Keywords
data noise reduction
modified pcnn model
threshold function
ignition time matrix
-
分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
