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基于脉冲耦合神经网络融合的压缩域运动目标分割方法 被引量:1
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作者 王慧斌 沈俊雷 +1 位作者 王鑫 张丽丽 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期914-921,共8页
针对H.264压缩域内运动目标分割算法所存在的弱自适应性和抗噪能力差等问题,本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络的压缩域运动目标分割方法.该方法采用时空域矢量均值滤波对运动矢量进行预处理,减少运动目标丢失率,并设计了前后向矢量... 针对H.264压缩域内运动目标分割算法所存在的弱自适应性和抗噪能力差等问题,本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络的压缩域运动目标分割方法.该方法采用时空域矢量均值滤波对运动矢量进行预处理,减少运动目标丢失率,并设计了前后向矢量累积方法,增强运动矢量的可靠性.基于脉冲耦合神经网络设计的融合模型可以将累积后的运动矢量和宏块模式进行融合处理,增强分割算法的抗噪能力,保证加快分割速度的同时兼顾运动区域的分割准确度.另外,采用最小交叉熵作为点火终止判断条件,实现了最佳分割模板的自适应获取.仿真实验表明,本文算法在自适应性和抗噪能力方面均有较好表现,可以准确分割出监控视频中的运动目标. 展开更多
关键词 运动目标分割 脉冲耦合神经网络融合模型 H.264压缩域 视频监控
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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
2
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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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
3
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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应用小波变换的自适应脉冲耦合神经网络在图像融合中的应用 被引量:23
4
作者 武治国 王延杰 李桂菊 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期708-715,共8页
设计并实现了一种适用于红外与可见光图像融合的基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)融合技术。首先,对融合的两幅图像进行小波分解得到两组多尺度图像。然后,在小波域充分利用PCNN的同步激发特性,进行PCNN的融合策略设计;使用... 设计并实现了一种适用于红外与可见光图像融合的基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)融合技术。首先,对融合的两幅图像进行小波分解得到两组多尺度图像。然后,在小波域充分利用PCNN的同步激发特性,进行PCNN的融合策略设计;使用不同频率下小波系数的局域熵作为PCNN对应神经元的链接强度,经过PCNN点火获得参与融合图像在小波域中的点火映射图;根据点火时间计算点火映射梯度图,再通过判决选择算子,选择点火时间梯度最大的小波系数作为融合系数。最后,对融合后的小波系数进行重构生成融合图像。进行了两组图像融合实验,结果显示,在迭代次数为50次时,与经典小波方法相比,两组实验结果的熵分别提高1.1%,0.7%;平均梯度分别提高8.3%,3.7%;空间频率分别提高2.5%,1.5%;标准差分别提高1.9%,0.6%;交叉熵分别缩小5.6%,4.9%,结果表明本文方法用于红外与可见光图像的融合十分有效。 展开更多
关键词 图像融合 脉冲耦合神经网络 小波变换 局域熵 点火映射图
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利用脉冲耦合神经网络的图像融合 被引量:13
5
作者 陈浩 朱娟 +1 位作者 刘艳滢 王延杰 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期995-1001,共7页
为了获得对同一场景更为准确、全面和可靠的图像描述,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法。将多源传感器图像配准后的各个源图像用9/7小波变换的提升算法进行分解,从而得到各个源图像的低频分量和高频分量。对于低频分... 为了获得对同一场景更为准确、全面和可靠的图像描述,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法。将多源传感器图像配准后的各个源图像用9/7小波变换的提升算法进行分解,从而得到各个源图像的低频分量和高频分量。对于低频分量,采用像素绝对值选大法进行融合;而高频分量则作为PCNN的输入,在迭代结束后,通过比较PCNN点火次数得到一系列融合子图像;然后,用9/7小波的提升算法将获取的一系列多尺度融合子图像进行反变换得到最终的融合图像。设计了可见光图像与红外图像的融合实验,对融合图像的熵、平均梯度、标准差、空间频率进行了定量比较。当使用标准源图像进行融合时,各值比使用传统小波变换与PCNN相结合的图像融合方法分别高0.0104,0.2459,0.1131和0.2846。 展开更多
关键词 红外图像 图像融合 9/7小波 提升算法 脉冲耦合神经网络
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基于脉冲耦合神经网络的地震多属性融合方法 被引量:7
6
作者 李全忠 彭真明 +1 位作者 周晶晶 张萍 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期316-321,221,共6页
针对单一地震属性进行油气储层预测时往往存在多解性问题,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的地震多属性融合方法:通过简化PCNN模型,利用PCNN神经元结构很强的非线性处理功能,确定各神经元之间的数据融合系数,进而获得对应神经元的融合... 针对单一地震属性进行油气储层预测时往往存在多解性问题,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的地震多属性融合方法:通过简化PCNN模型,利用PCNN神经元结构很强的非线性处理功能,确定各神经元之间的数据融合系数,进而获得对应神经元的融合数据输出,从而实现了地震多属性的融合。该方法简捷、计算效率高、融合效果好。通过川东北地区多种属性切片数据的应用验证了该方法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 地震属性 模型简化 融合
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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
7
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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粒子群进化学习自适应双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法研究 被引量:16
8
作者 李奕 吴小俊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期217-222,共6页
针对双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法中参数选取不易确定之挑战,提出了一种基于进化学习的自适应双通道脉冲耦合图像融合方法.通过引入自适应学习能力的进化学习算法和构建新的优化目标对双通道脉冲耦合神经网络模型参数来进行优化... 针对双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法中参数选取不易确定之挑战,提出了一种基于进化学习的自适应双通道脉冲耦合图像融合方法.通过引入自适应学习能力的进化学习算法和构建新的优化目标对双通道脉冲耦合神经网络模型参数来进行优化,提出的新算法能够有效地找到双通道脉冲耦合神经网络模型的近似最优参数,克服了经典双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法需要人工交互穷举尝试不同参数来获取较优参数之缺点.实验研究亦表明了上述优点. 展开更多
关键词 双通道脉冲耦合神经网络 进化学习 多准则目标函数 图像融合
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基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络图像融合 被引量:7
9
作者 薛寺中 周爱平 梁久祯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第A12期3225-3228,共4页
针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)图像融合方法。首先,对源图像进行小波分解,得到不同尺度下的子带图像;然后,在小波域中利用PCNN的同步脉冲激发特性,制定基于PCNN的融合规则;... 针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)图像融合方法。首先,对源图像进行小波分解,得到不同尺度下的子带图像;然后,在小波域中利用PCNN的同步脉冲激发特性,制定基于PCNN的融合规则;使用不同尺度下的小波系数的拉普拉斯能量(EOL)作为对应神经元的链接强度,经过PCNN点火得到源图像在小波域中的点火映射图;通过判决选择算子,选择点火次数多的小波系数作为对应的融合系数,然后进行区域一致性检验,获到最终的融合系数;最后,对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法更有效地提取原始图像的特征信息,提高融合图像的视觉效果,在主观视觉效果与客观性能指标上均优于传统的图像融合方法。 展开更多
关键词 图像融合 脉冲耦合神经网络 小波变换 拉普拉斯能量 点火映射图
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脉冲耦合神经网络自适应图像融合算法研究 被引量:3
10
作者 王红梅 付浩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期177-180,共4页
作为一种新型的神经网络模型,脉冲耦合神经网络(PCNN)已经在众多领域得到了应用。针对现有脉冲耦合神经网络图像融合算法存在的不足,提出了一种新的自适应PCNN图像融合算法。提取原始待融合图像的互补特征作为PCNN的外部输入,并通过提... 作为一种新型的神经网络模型,脉冲耦合神经网络(PCNN)已经在众多领域得到了应用。针对现有脉冲耦合神经网络图像融合算法存在的不足,提出了一种新的自适应PCNN图像融合算法。提取原始待融合图像的互补特征作为PCNN的外部输入,并通过提取待融合图像的对比度特征自适应确定PCNN的链接强度参数;分析了传统PCNN获取最优图像融合结果的方法,探索性地将结构相似度引入到PCNN融合结果的评价中,为PCNN最优融合结果的获取提供了很好的借鉴作用。通过红外和可见光等图像的仿真实验结果表明,提出的融合算法是有效的。 展开更多
关键词 图像融合 脉冲耦合神经网络 结构相似度 客观评价
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基于在线字典学习和脉冲耦合神经网络的脑图像融合 被引量:1
11
作者 宗静静 邱天爽 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期540-547,共8页
医学图像融合是医学影像和放射医学等领域的研究热点之一,广受医学界和工程界重视。提出一种基于在线字典学习(ODL)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的脑部CT和MR图像融合新算法。首先,利用滑动窗技术将源图像分块,使用ODL算法和最小角回归算法... 医学图像融合是医学影像和放射医学等领域的研究热点之一,广受医学界和工程界重视。提出一种基于在线字典学习(ODL)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的脑部CT和MR图像融合新算法。首先,利用滑动窗技术将源图像分块,使用ODL算法和最小角回归算法(LARS)得到各图像块对应列向量的稀疏编码;其次,将稀疏编码作为脉冲耦合神经网络的外部输入刺激信号进行迭代处理,根据点火次数确定融合系数;最后,根据融合系数和学习字典重构融合图像。基于哈佛医学院的10组脑部CT和MR数据,将所提出算法同基于KSVD的融合算法、基于ODL的融合算法、基于NSCT的融合算法比较。实验结果显示:综合考虑主观视觉效果和客观评价指标,该算法性能整体优于其他算法,客观参数指标BSSIM、MI、Piella、SF、STD、QAB/F的均值分别为0.751 2、3.769 6、0.697 1、29.526 7、90.090 6、0.570 7,可以提供丰富的信息来辅助医生分析病变体,提高临床医疗诊断的准确性和治疗规划的科学性。 展开更多
关键词 图像融合 稀疏表示 脉冲耦合神经网络(PCNN) 在线字典学习(ODL) 最小角回归算法(LARS)
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基于波原子变换与脉冲耦合神经网络的图像融合
12
作者 刘竞杰 姜凤茹 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第7期233-236,共4页
针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出一种基于波原子变换和脉冲耦合神经网络PCNN(Pulse Coupled Neural Network)的图像融合算法。首先将待融合图像分别进行波原子变换;其次使用多通道PCNN模型对子带图像进行非线性融合;最后对融合... 针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出一种基于波原子变换和脉冲耦合神经网络PCNN(Pulse Coupled Neural Network)的图像融合算法。首先将待融合图像分别进行波原子变换;其次使用多通道PCNN模型对子带图像进行非线性融合;最后对融合处理的系数进行波原子逆变换得到融合图像。仿真实验结果显示该算法能有效地提取待融合图像的特征信息,在主观视觉效果与客观性能指标上均优于传统图像融合方法。 展开更多
关键词 图像融合 脉冲耦合神经网络 波原子变换 拉普拉斯能量 点火映射图
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基于简化脉冲耦合神经网络与拉普拉斯金字塔分解的彩色图像融合 被引量:8
13
作者 贺康建 金鑫 +3 位作者 聂仁灿 周冬明 王佺 余介夫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第A01期133-137,共5页
针对图像空间分辨率低及分类精度不高等问题,提出一种基于简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN)与拉普拉斯金字塔分解算法的彩色图像融合算法。首先,把RGB图像转换到HSI彩色空间中得到H、S、I三个分量,将H分量输入到S-PCNN模型中,利用S-PCNN对... 针对图像空间分辨率低及分类精度不高等问题,提出一种基于简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN)与拉普拉斯金字塔分解算法的彩色图像融合算法。首先,把RGB图像转换到HSI彩色空间中得到H、S、I三个分量,将H分量输入到S-PCNN模型中,利用S-PCNN对H分量进行特征区域聚类后,基于脉冲震荡频图和局部熵实现各源图像的H分量融合;然后采用拉普拉斯金字塔对S、I分量进行分辨率分解,根据不同融合策略对不同拉普拉斯金字塔图层中的S、I分量进行融合。最后,对融合后的H、S、I分量进行彩色空间逆变换,得到最终的RGB图像。实验结果表明,该融合算法在清晰度、空间频率、标准差方面优于传统的主成分分析(PCA)、脉冲耦合神经网络(PCNN)等算法,能很好地保留源图像的细节、纹理和主要特征信息,有效地提高了图像的融合效果。 展开更多
关键词 图像融合 彩色图像 简化脉冲耦合神经网络 拉普拉斯金字塔分解 彩色空间变换
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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
14
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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基于非下采样contourlet变换与脉冲耦合神经网络的图像融合算法 被引量:4
15
作者 肖伟 汪荣峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第S2期164-167,共4页
提出一种基于非下采样contourlet变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合算法。该方法首先利用非下采样contourlet变换对输入图像进行多尺度分解、多方向稀疏分解,准确捕获图像中的高维奇异信息,然后利用脉冲耦合神经网络的同步... 提出一种基于非下采样contourlet变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合算法。该方法首先利用非下采样contourlet变换对输入图像进行多尺度分解、多方向稀疏分解,准确捕获图像中的高维奇异信息,然后利用脉冲耦合神经网络的同步激发特性确定融合规则,选取融合系数,提高融合性能。实验结果表明,算法比小波变换、contourlet变换有更好的融合性能。 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
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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
16
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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基于稀疏表示和脉冲耦合神经网络的医学影像融合算法 被引量:1
17
作者 吴双 邱天爽 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期448-453,共6页
为满足医学图像辅助诊断的需要,提出一种基于稀疏表示和脉冲耦合神经网络(PCNN)的CT和MR影像融合算法。首先,原始图像通过滑动窗方法构成联合矩阵,通过K-SVD算法得到该联合矩阵的冗余字典,采用正交匹配追踪算法得到该联合矩阵的稀疏系数... 为满足医学图像辅助诊断的需要,提出一种基于稀疏表示和脉冲耦合神经网络(PCNN)的CT和MR影像融合算法。首先,原始图像通过滑动窗方法构成联合矩阵,通过K-SVD算法得到该联合矩阵的冗余字典,采用正交匹配追踪算法得到该联合矩阵的稀疏系数;然后,根据稀疏系数的特点,采用脉冲耦合神经网络来融合稀疏系数;最后,由融合后的稀疏系数和冗余字典得到融合矩阵,反变换得到融合图像。实验图像为10组配准的脑部CT和MR图像,采用5种性能指标来评价融合图像的质量,同2种流行的医学影像融合算法进行比较,结果显示算法除QAB/F指数外,其他4项指标均为最优,Piella指数、QAB/F指数和BSSIM指数的均值分别为0.760 4、0.877 1和0.537 3,融合图像的纹理和边缘清晰,对比度高。主观和客观分析显示,算法的融合性能比较优越。 展开更多
关键词 图像融合 K-SVD 脉冲耦合神经网络(PCNN) 计算机断层扫描(CT) 核磁共振(MRI)
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脉冲耦合神经网络在图像融合中的应用研究 被引量:8
18
作者 邓辉 王长龙 +1 位作者 胡永江 张玉华 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第11期19-24,共6页
脉冲耦合神经网络(PCNN)具有全局耦合性与脉冲同步发放等特点,可用于解决融合图像高频子带系数的选取不符合人眼视觉特性的问题。但PCNN在应用于多源图像融合的过程中存在着模型结构复杂、参数设置繁琐等问题,针对PCNN的模型结构,分析... 脉冲耦合神经网络(PCNN)具有全局耦合性与脉冲同步发放等特点,可用于解决融合图像高频子带系数的选取不符合人眼视觉特性的问题。但PCNN在应用于多源图像融合的过程中存在着模型结构复杂、参数设置繁琐等问题,针对PCNN的模型结构,分析了模型优化的两类方法,并总结了PCNN应用于多源图像融合的一般规律,为PCNN更好地应用于多源图像融合提供了参考。 展开更多
关键词 多源图像融合 脉冲耦合神经网络 模型结构 模型优化
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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
19
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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基于区域特征脉冲耦合神经网络的航空发动机涡轮叶片DR图像融合 被引量:7
20
作者 宋艳艳 朱倩 +1 位作者 朱建伟 穆晨光 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第1期164-175,共12页
针对大厚比的复杂结构件数字射线成像(Digital radiography,DR),单一透照能量不能完整体现全部信息的问题,提出一种基于区域特征的脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)多幅图像融合算法。以航空发动机涡轮叶片为研究对... 针对大厚比的复杂结构件数字射线成像(Digital radiography,DR),单一透照能量不能完整体现全部信息的问题,提出一种基于区域特征的脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)多幅图像融合算法。以航空发动机涡轮叶片为研究对象,首先在获取多幅递增管电压透照子图基础上,经非下采样轮廓波变换(Non⁃subsampled contourlet transform,NSCT)分解为一个低频子带和多个尺度下的高频子带;其次采用PCNN算法,用各子带的改进空间频率中方向特征最明显的分量调整连接强度;然后低频子带采用区域均方差、高频子带采用改进的拉普拉斯能量和作为外部激励,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,以熵、标准差、平均梯度、清晰度和空间频率作为客观评价指标,与基于拉普拉斯金字塔变换等经典融合算法相比均有所提升。本文研究方法性能优越,丰富了融合图像的细节信息,可获得更高质量的DR融合图像。 展开更多
关键词 DR图像融合 非下采样轮廓波变换 脉冲耦合神经网络 区域特征
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