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洪水灾情评价的脉冲耦合神经网络模型 被引量:11
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作者 杨聪辉 王宝华 +1 位作者 付强 谢永刚 《灾害学》 CSCD 2010年第3期12-15,共4页
洪水灾情的评价工作对洪水灾害的分类管理具有重要的指导意义。脉冲耦合神经网络模型应用到洪水灾情评价中是一次新尝试,该方法通过脉冲输出从而调节阈值,并且应用动态阈值来确定洪水灾情的等级。这个方法比传统的BP模型简化了权值的训... 洪水灾情的评价工作对洪水灾害的分类管理具有重要的指导意义。脉冲耦合神经网络模型应用到洪水灾情评价中是一次新尝试,该方法通过脉冲输出从而调节阈值,并且应用动态阈值来确定洪水灾情的等级。这个方法比传统的BP模型简化了权值的训练,模型更加简便、直观。采用脉冲耦合神经网络模型得出的评价结果同灰色关联法、灰色聚类法、灰色模糊综合法的评价结果进行了比较,表明其用于洪水损失评价具有科学性和实用性。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络模型 洪水灾情评价 BP模型
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基于脉冲耦合神经网络模型的小波自适应斑点噪声滤除算法 被引量:12
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作者 李云红 伊欣 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2060-2067,共8页
分析了维纳滤波原理和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的特点,根据斑点噪声统计模型的特征,结合小波变换方法,提出了一种基于PCNN模型的小波自适应斑点噪声滤除算法(W-PCNN-WD)来改善超声图像质量。首先,对超声图像进行对数变换,使斑点噪声... 分析了维纳滤波原理和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的特点,根据斑点噪声统计模型的特征,结合小波变换方法,提出了一种基于PCNN模型的小波自适应斑点噪声滤除算法(W-PCNN-WD)来改善超声图像质量。首先,对超声图像进行对数变换,使斑点噪声转换为加性噪声;对医学图像进行维纳滤波处理,计算其加性噪声的标准方差,并以此作为小波阈值。然后,利用小波变换对图像进行预处理,利用PCNN在小波域中对小波系数进行相应的修正。最后,进行小波逆变换和指数变换,获得滤除噪声的图像。结果表明:本文提出的滤波方法优于其他滤波方法,当噪声方差为0.01时,本文滤波算法获得的峰值信噪比(PSNR)比经Wiener滤波方法获得的高出9dB。该滤波方法能在有效去除超声斑点噪声的基础上保留图像的边缘细节信息,极大地改善了图像的视觉质量。 展开更多
关键词 斑点噪声 维纳滤波 脉冲耦合神经网络 小波变换
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基于三维脉冲耦合神经网络模型的医学图像分割信号与信息处理 被引量:2
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作者 施俊 常谦 钟瑾 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期609-615,共7页
该文将脉冲耦合神经网络模型从二维平面扩展到三维空间,同时提出一种新的乘积型互信息算法,将其作为脉冲耦合神经网络分割算法的最优分割准则,并将两者结合实现三维医学图像的整体自动分割.利用该文提出的算法对三维CT肺部图像进行分割... 该文将脉冲耦合神经网络模型从二维平面扩展到三维空间,同时提出一种新的乘积型互信息算法,将其作为脉冲耦合神经网络分割算法的最优分割准则,并将两者结合实现三维医学图像的整体自动分割.利用该文提出的算法对三维CT肺部图像进行分割实验,结果表明,该算法在保证分割精度的基础上显著地减少了分割运行时间,提高了分割效率,具有应用于医学图像分割的潜在价值. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 图像分割 乘积型互信息 三维图像 运算量
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基于改进脉冲耦合神经网络模型的真空电弧燃烧过程研究 被引量:6
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作者 向川 王惠 +1 位作者 史鹏飞 董华军 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第19期4028-4037,共10页
真空开关开断电流过程中电弧形态演变和特征量变化过程是决定真空开关开断能力的关键特性之一。该文首先建立改进脉冲耦合神经网络(PCNN)模型,对真空电弧图像进行多值分割;然后利用形态学技术对分割电弧图像进行连通域选取和边缘噪声滤... 真空开关开断电流过程中电弧形态演变和特征量变化过程是决定真空开关开断能力的关键特性之一。该文首先建立改进脉冲耦合神经网络(PCNN)模型,对真空电弧图像进行多值分割;然后利用形态学技术对分割电弧图像进行连通域选取和边缘噪声滤波,用于量化描述动触头位移、电弧面积等特征参数;最后结合特征参数曲线和电弧实验图像,对整个开断过程中真空电弧产生、发展和熄灭等燃烧过程展开定量和定性分析。研究结果表明,改进 PCNN 模型适用于处理边缘区域灰度梯度变化大的真空电弧图像,呈现出细节特征丰富、边缘清晰、噪声低和分割精度高等特点;结合电弧特征参数和实验结果对电弧燃烧过程进行定量和定性分析,相比前期研究工作更加细化深入;不同峰值电弧电流对电弧面积、电弧最大面积出现时刻、电弧各燃烧阶段持续时间和转变过程均有很大影响。本文将定量计算和定性分析相结合,较深入地研究了真空开关开断过程中电弧的燃烧过程,研究工作对真空电弧调控策略的提出具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 真空电弧 燃烧过程 脉冲耦合神经网络 形态学技术
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基于改进的脉冲耦合神经网络模型的图像融合 被引量:1
5
作者 李荣花 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第35期9562-9565,9575,共5页
脉冲耦合神经网络模型PCNN(Pulse Coupled Neural Network)运行时间长、效率低等特点,现提出了一种改进的脉冲耦合神经网络模型用于图像融合。通过对多聚焦距图像和医学图像进行了实验,同时与小波变换、拉普拉斯变换等图像融合算法进行... 脉冲耦合神经网络模型PCNN(Pulse Coupled Neural Network)运行时间长、效率低等特点,现提出了一种改进的脉冲耦合神经网络模型用于图像融合。通过对多聚焦距图像和医学图像进行了实验,同时与小波变换、拉普拉斯变换等图像融合算法进行了比较。研究结果表明:方法简化了PCNN模型,减少了PCNN运行的时间。在主观视觉和客观评价上均具有良好的效果。 展开更多
关键词 图像融合 脉冲耦合神经网络 多聚焦图像
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基于人工神经网络的高空电磁脉冲环境快速预测
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作者 裴明鸿 谢海燕 +1 位作者 乔海亮 史雪婷 《强激光与粒子束》 北大核心 2025年第10期188-194,共7页
高空电磁脉冲(High-altitude Electromagnetic Pulse, HEMP)幅值高、脉宽宽、覆盖范围大,对现代电子设备和电力网络构成严重威胁。为了实现对HEMP环境的快速预测,提出了一种基于人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)的HEMP快... 高空电磁脉冲(High-altitude Electromagnetic Pulse, HEMP)幅值高、脉宽宽、覆盖范围大,对现代电子设备和电力网络构成严重威胁。为了实现对HEMP环境的快速预测,提出了一种基于人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)的HEMP快速预测模型,解决了传统数值计算的时效性问题,显著提高场环境计算效率及预测精度。该模型结合Karzas-Latter高频近似模型与世界地磁模型,使用Sigmoid激活函数和均方差损失函数,包含一个输入层、八个隐藏层和一个输出层。实验结果表明,该模型能在短时间内完成HEMP电场峰值的精确预测,极大缩短了计算时间,拓展了适用范围。研究成果可为HEMP风险评估及快速响应提供参考。 展开更多
关键词 高空电磁脉冲 电磁辐射 人工神经网络 快速预测 计算模型
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脉冲耦合神经网络下多视角激光图像点云配准 被引量:1
7
作者 李玮琳 曾琪峰 李颖 《激光杂志》 北大核心 2024年第12期125-130,共6页
多视角配准能够保持场景中物体的几何一致性,但是存在大量遮挡情况,不同视角下的可见性和完整性受限。对此,提出一种脉冲耦合神经网络下多视角激光图像点云配准方法。通过对多视角激光图像的像素噪声响应和灰度分布特性进行分析,得出脉... 多视角配准能够保持场景中物体的几何一致性,但是存在大量遮挡情况,不同视角下的可见性和完整性受限。对此,提出一种脉冲耦合神经网络下多视角激光图像点云配准方法。通过对多视角激光图像的像素噪声响应和灰度分布特性进行分析,得出脉冲耦合神经网络中各个神经元的关键参数,从而确定与神经元对应的动态阈值,实现激光图像多视角分割。分别计算多视角激光图像点云中各个点的三维特征描述子,进行最近邻关系匹配,组建点云关系集合,通过三元组约束优化关系集合识别错误关系点,以关系集中匹配点对之间的误差平方和组建目标函数,通过优化目标函数确定最佳多视角激光图像点云配准方案。实验结果表明,所提方法应用后,区域内部均匀性、区域对比度和最大香农熵较大,点云重叠以及虚假匹配关系较少,降低了Q值。可以有效提升多视角激光图像点云配准结果的精准度。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 多视角 激光图像 点云配准
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一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的全色锐化算法
8
作者 赵志威 付昱凯 杨树文 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2024年第5期51-63,共13页
为了进一步降低多光谱与全色影像融合后的光谱和空间信息失真,提高融合质量,文章提出一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的多光谱与全色影像融合算法。该算法基于主成分分析和非下采样剪切波搭建融合方法的基础融合框架,在低频系数融合过... 为了进一步降低多光谱与全色影像融合后的光谱和空间信息失真,提高融合质量,文章提出一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的多光谱与全色影像融合算法。该算法基于主成分分析和非下采样剪切波搭建融合方法的基础融合框架,在低频系数融合过程中使用细节注射的融合方法,降低非必要的信息注射,从而提高光谱保持度。在融合高频系数时,采用参数自适应的简化脉冲耦合神经网络计算融合权重,并基于粒子群优化算法全局搜索能够获取最佳融合质量的对应参数,以提高空间信息的完整性和清晰度。文章通过三组实验验证提出算法的可行性,并与现有的、经典的融合算法进行对比,实验显示:文章提出的融合算法在三组实验中的光谱角映射均在0.1左右,通用图像质量指数在0.9以上。实验结果表明:该算法不仅能够有效提高全色与多光谱影像的融合质量,而且融合效果稳健,在对比实验中具有最佳的融合性能。 展开更多
关键词 全色与多光谱影像 遥感影像融合 脉冲耦合神经网络 粒子群优化算法
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物理信息神经网络在水文地质与工程地质中的应用研究综述
9
作者 朱琳 钱陈之皓 +3 位作者 宫辉力 郭涛 李帅 叶淼 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第7期13-25,共13页
【目的】在水文地质与工程地质研究中,传统机理数值模型在模拟复杂物理过程时存在建模精度低、不确定性等问题,机器学习模型则存在数据需求量大和可解释性差的不足。物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks,PINNs)作为一种... 【目的】在水文地质与工程地质研究中,传统机理数值模型在模拟复杂物理过程时存在建模精度低、不确定性等问题,机器学习模型则存在数据需求量大和可解释性差的不足。物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks,PINNs)作为一种结合物理定律和机器学习的新方法,能够为解决上述问题提供可行的方案。【方法】首先,通过整理近四年文献,系统梳理机理数值模型、机器学习模型以及机理-学习耦合模型在水文地质与工程地质领域的研究现状;其次,深入分析PINNs在该领域的最新应用;最后,阐述了PINNs在水文地质与工程地质领域发展中存在的问题,并对其今后的发展给出相关建议。【结果】研究发现,在水文地质与工程地质领域,PINNs部分解决了数值模型和机器学习模型中存在的数据稀缺、可解释性差和泛化性不足的问题,拥有广阔的应用前景。今后需要进一步解决其在鲁棒性、自适应权重分配和初边界条件处理方面的问题,深入挖掘其潜力。【结论】在未来研究中,建议耦合生成式模型或强化学习等模型,减少因数据质量和噪声对模型的影响,提高PINNs的鲁棒性;使用自适应学习算法和动态权重平衡机制,平衡损失函数各项权重,使PINNs模型输出矩阵满足正交条件,提高PINNs模型的计算效率;综合实际情况,选择优化激活函数、约束方式等,使PINNs模型收敛速度更快,结果更为精准。 展开更多
关键词 物理信息神经网络 数值模型 机器学习 耦合模型 地下水 水文地质 数值模拟 工程地质
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基于变换域多尺度加权神经网络的全色锐化
10
作者 马飞 孙陆鹏 +1 位作者 杨飞霞 徐光宪 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第3期76-84,共9页
为了解决全色锐化过程中存在的空间与光谱信息融合问题,该文提出了一种在非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域下,基于多尺度加权的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)和低秩稀疏分解的全... 为了解决全色锐化过程中存在的空间与光谱信息融合问题,该文提出了一种在非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域下,基于多尺度加权的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)和低秩稀疏分解的全色图像和多光谱图像的锐化模型。该模型分为低频和高频处理模块,对于高频子带,提出了一种适用于不同尺度不同方向高频子带的加权方式,并针对其不同方向上的特性,采用一种自适应PCNN模型;对于低频子带,首先将其分解为低秩与稀疏2部分,并根据低秩部分与稀疏部分特点设计相应的融合规则,再采取逆NSST变换得到融合图像。实验在GeoEye,QuickBird与Pléiades数据集上进行,并针对高频信息多尺度加权模块设计了消融实验,相比于次优模型,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)值分别提高了约1 dB,1.6 dB和2.2 dB。实验结果表明,该模型在指标评估中优于其他算法,并有效解决高频信息提取困难问题。 展开更多
关键词 全色锐化 非下采样剪切波变换 多尺度加权 脉冲耦合神经网络 低秩稀疏分解
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利用脉冲耦合神经网络的高光谱多波段图像融合方法 被引量:9
11
作者 常威威 郭雷 +1 位作者 付朝阳 刘坤 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期205-209,235,共6页
针对高光谱图像波段众多、数据量大的特点,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)模型的高光谱多波段图像融合方法.根据高光谱图像多输入的特点对原始PCNN模型进行了扩充,采用多通道PCNN模型来对输入图... 针对高光谱图像波段众多、数据量大的特点,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)模型的高光谱多波段图像融合方法.根据高光谱图像多输入的特点对原始PCNN模型进行了扩充,采用多通道PCNN模型来对输入图像进行非线性融合处理.通过分析传统变阈值衰减模型的特点及其不足,提出了修正的变阈值指数增加模型,以改善融合效果和降低PCNN运行的时间复杂度.利用记录点火时刻的赋时矩阵得到带有一定增强效果的融合结果图像.实验结果表明,该方法的融合效果要优于传统的主成分分析融合方法和小波变换融合方法. 展开更多
关键词 高光谱图像 图像融合 脉冲耦合神经网络 多通道脉冲耦合神经网络模型
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区域水土资源可持续利用评价的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型模糊算法的构建与应用--以中国三江平原为例 被引量:3
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作者 苏安玉 濮励杰 +1 位作者 彭补拙 付强 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期335-339,共5页
针对三江平原水土资源区域特点,选择了20个指标,建立了水土资源评价指标体系和标准;对脉冲耦合神经网络模型(PCNN模型)进行了改进,提出基于模糊算法的F-PCNN模型,动态阈值等于区域水土资源评价标准的等级范围,省略了不必要的参数,减少... 针对三江平原水土资源区域特点,选择了20个指标,建立了水土资源评价指标体系和标准;对脉冲耦合神经网络模型(PCNN模型)进行了改进,提出基于模糊算法的F-PCNN模型,动态阈值等于区域水土资源评价标准的等级范围,省略了不必要的参数,减少了模型的复杂度,并应用于三江平原水土资源评价中.分析结果表明三江平原创业农场水土资源可持续利用评价等级为Ⅱ级,说明水土资源开发和利用较合理,可持续发展能力较强.应用结果说明F-PCNN模型在三江平原水土资源可持续利用评价中是可行的,既拓展了PCNN的应用领域,又为解决水土资源的分类、评价问题提供了新的思路和方法. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 模糊算法 三江平原 水土资源评价
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基于BP神经网络的水中双爆源爆炸冲击波峰值压力预测模型研究 被引量:4
13
作者 马天宝 龙俊文 刘玥 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期260-269,共10页
为了获得水中等质量两爆源同步爆炸时冲击波耦合中心的峰值压力计算模型,利用Autodyn计算得到不同药量和爆距下的峰值压力数据.一方面根据量纲分析确定的函数形式拟合数据从而获得峰值压力的计算公式;另一方面对药量、爆距及峰值压力三... 为了获得水中等质量两爆源同步爆炸时冲击波耦合中心的峰值压力计算模型,利用Autodyn计算得到不同药量和爆距下的峰值压力数据.一方面根据量纲分析确定的函数形式拟合数据从而获得峰值压力的计算公式;另一方面对药量、爆距及峰值压力三类数据进行对数变换和归一化,并将其分为训练集和测试集,然后将训练集代入BP神经网络进行训练,得到结构相对简单、均方误差最小的BP神经网络预测模型.结果表明:公式计算结果和BP神经网络模型计算得到的峰值压力与实际值吻合较好,公式计算值与实际值的平均相对误差为1.08%,BP神经网络预测值与实际值的平均相对误差为0.52%,与公式计算相比,BP神经网络能够以更少的数据样本容量实现更高的精度预测. 展开更多
关键词 水中爆炸 冲击波耦合作用 超压计算模型 神经网络 多爆源
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一种基于脉冲耦合神经网络的图像降噪方法 被引量:3
14
作者 张文兴 闫海鹏 王建国 《图学学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期47-51,共5页
传统的脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像降噪时不能准确地定位噪声数据并去除图像噪声。提出一种基于改进的PCNN有效去噪方法。该方法在PCNN模型上采用自适应的突触连接系数,使之随不同神经元与其周围神经元相似程度的不同而自适应变化,提... 传统的脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像降噪时不能准确地定位噪声数据并去除图像噪声。提出一种基于改进的PCNN有效去噪方法。该方法在PCNN模型上采用自适应的突触连接系数,使之随不同神经元与其周围神经元相似程度的不同而自适应变化,提高噪声数据的辨识度;同时将PCNN神经元的点火频次记录在点火时间序列中,根据神经元点火次数判断并滤出噪声点,实现更好地降噪效果。实验测试结果表明,该方法不仅可以准确地辨识噪声数据,而且能够有效地去除图像的噪声点,具有较强的适应性和较好的边缘与细节保护能力。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络模型 脉冲噪声 可变突触连接系数 相似程度 点火时间序列
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一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法 被引量:146
15
作者 马义德 戴若兰 李廉 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期46-51,共6页
90年代发展形成的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型特别适合于图像分割、边缘提取等方面的应用研究,但众所周知,PCNN模型图像分割效果不但取决于PCNN模型中各个参数的合理选择,而且同时还取决于循环迭代次数的确定选择准则,通常循环迭代次数... 90年代发展形成的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型特别适合于图像分割、边缘提取等方面的应用研究,但众所周知,PCNN模型图像分割效果不但取决于PCNN模型中各个参数的合理选择,而且同时还取决于循环迭代次数的确定选择准则,通常循环迭代次数N的选择通过人工交互方式来确定。正因如此选择合适的准则来确定N是PCNN图像分割的关键,但目前还没有文献提出一个合适的准则来解决这个问题。本文结合图像统计特性和PCNN参数模型提出了熵值最大准则。该准则实现了PCNN神经网络的自动图像分割。对于PCNN的理论研究和实际应用具有非常重要的现实意义。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 图像分割 图像熵 统计特性
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基于视觉显著性和脉冲耦合神经网络的成熟桑葚图像分割 被引量:19
16
作者 贺付亮 郭永彩 +1 位作者 高潮 陈静 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期148-155,共8页
为了提高在自然采摘环境中成熟桑葚机器视觉识别的有效性和鲁棒性,克服图像目标形态小、分布杂散、背景干扰多和光照不均匀等困难,该文提出了一种采用视觉显著性和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型的成熟桑葚... 为了提高在自然采摘环境中成熟桑葚机器视觉识别的有效性和鲁棒性,克服图像目标形态小、分布杂散、背景干扰多和光照不均匀等困难,该文提出了一种采用视觉显著性和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型的成熟桑葚图像分割方法。该方法首先将采集的图像映射到Lab颜色空间,利用空间颜色分量的算术平均值和高斯滤波值之间的差异,构建起桑葚图像的频率调谐视觉显著图;其次,提取采集图像在HSI颜色空间的色调分量,经过均衡化处理后,与视觉显著图进行融合,实现桑葚目标的融合特征表达;最后,通过改进的分层阈值化脉冲耦合神经网络模型进行目标分割以及形态学处理,得到成熟桑葚的识别结果。利用从重庆市天府镇果桑生态园采集到的200余幅桑树挂果图像进行试验,结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出成熟果实,平均误分率为1.87%,优于结合频率调谐视觉显著性的OTSU法(17.73%)、K-means聚类算法(10.69%)、基于Itti视觉显著性的PCNN分割方法(7.34%)和基于GBVS(graph-based visual saliency,GBVS)视觉显著性的PCNN分割方法(5.83%)。研究结果为成熟桑葚果实的智能化识别提供参考。 展开更多
关键词 图像分割 机器视觉 模型 桑葚 视觉显著性 频率调谐 脉冲耦合神经网络
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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
17
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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脉冲耦合神经网络在图像处理中的参数确定 被引量:20
18
作者 于江波 陈后金 +1 位作者 王巍 李居朋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期81-85,共5页
脉冲耦合神经网络(PCNN)模型可有效地应用于图像处理领域.但目前在PCNN模型理论方面的研究较少,参数的确定仍停留在经验阶段,这很大程度上限制了PCNN模型的发展.本文对PCNN模型进行理论上的推导,特别是模型各参数对PCNN特性的影响,给出... 脉冲耦合神经网络(PCNN)模型可有效地应用于图像处理领域.但目前在PCNN模型理论方面的研究较少,参数的确定仍停留在经验阶段,这很大程度上限制了PCNN模型的发展.本文对PCNN模型进行理论上的推导,特别是模型各参数对PCNN特性的影响,给出了PCNN模型应用于图像处理中各参数确定的准则.在将其应用于眼底图像处理中,取得与人工参数选取相似的效果,表现出较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 参数确定 计算机仿真 图像处理
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一种改进型脉冲耦合神经网络及其图像分割 被引量:13
19
作者 张军英 樊秀菊 +1 位作者 董继扬 石美红 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第7期1223-1226,共4页
本文结合人类视觉系统 (HVS)对图像信息含量区域敏感度不同这一特性 ,以神经元接近点火程度的一致性描述图像空间邻域所含的信息量 ,对通常的脉冲耦合神经网络模型 (PCNN -PulseCoupledNeuralNetwork)进行了改进 ,提出了一种基于改进PCN... 本文结合人类视觉系统 (HVS)对图像信息含量区域敏感度不同这一特性 ,以神经元接近点火程度的一致性描述图像空间邻域所含的信息量 ,对通常的脉冲耦合神经网络模型 (PCNN -PulseCoupledNeuralNetwork)进行了改进 ,提出了一种基于改进PCNN的图像自适应分割算法 .该算法根据象素及其周边区域的信息量大小发放不同值的脉冲 ,从而自适应地将图像分为多个不同等级的高低信息区域 ,较好地仿真了人类视觉系统特性 .最后对用这种方法进行图像分割的结果进行基于信息量的图像压缩 ,在压缩比和重建图像主观视觉感知质量上均达到了良好的性能 。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 图像分割 图像信息 图像压缩
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最小误差准则与脉冲耦合神经网络的裂缝检测 被引量:19
20
作者 赵慧洁 葛文谦 李旭东 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期637-642,共6页
表面裂缝检测能够有效判断混凝土桥梁出现的结构性危险。但裂缝特征的多样性、桥梁表面污点引起的图像噪声以及不均匀照明引起的灰度不均等给裂缝检测带来极大的困难。为能够在复杂背景下检测裂缝,分析裂缝图像特征,由脉冲耦合神经网络(... 表面裂缝检测能够有效判断混凝土桥梁出现的结构性危险。但裂缝特征的多样性、桥梁表面污点引起的图像噪声以及不均匀照明引起的灰度不均等给裂缝检测带来极大的困难。为能够在复杂背景下检测裂缝,分析裂缝图像特征,由脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,PCNN)的运行特征和神经元的状态变化分析简化PCNN模型,将简化PCNN模型用于裂缝图像的分割,根据最小误差准则判断PCNN迭代的终止条件,实现了PCNN的裂缝图像自动分割。由圆形度与扁度结合计算区域特征,去除分割后的各种干扰,实现表面裂缝的有效检测。通过敏感度和特异性计算绘制ROC(receiver operating charac-teristics)曲线,比较不同分割方法的曲线特性以评估算法,对实际裂缝图像的处理结果表明了该方法对裂缝图像检测的有效性。 展开更多
关键词 裂缝检测 脉冲耦合神经网络 最小误差准则 ROC曲线
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