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

1

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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采用双通道卷积神经网络构建的随机脉冲噪声深度降噪模型 被引量：1

2

作者 徐少平 林珍玉 +2 位作者 崔燕 刘蕊蕊 杨晓辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期2541-2548,共8页

为提高对随机脉冲噪声(RVIN)图像的降噪效果,该文提出一种被称为双通道降噪卷积神经网络(D-DnCNN)的RVIN深度降噪模型。首先,提取多个不同阶对数差值排序(ROLD)统计值及1个边缘特征统计值构成描述图块中心像素点是否为RVIN噪声的噪声感... 为提高对随机脉冲噪声(RVIN)图像的降噪效果,该文提出一种被称为双通道降噪卷积神经网络(D-DnCNN)的RVIN深度降噪模型。首先,提取多个不同阶对数差值排序(ROLD)统计值及1个边缘特征统计值构成描述图块中心像素点是否为RVIN噪声的噪声感知特征矢量。其次,利用预先训练好的深度置信网络(DBN)预测模型实现特征矢量到噪声标签的映射,完成对噪声图像中噪声点的检测。再次,在噪声检测标签的指示下采用Delaunay三角剖分插值算法快速修复噪声像素点从而获得初步复原图像。最后,将初步复原图像作为参考图像与噪声图像联接(concatenate)后输入D-DnCNN模型后获得残差图像,将参考图像减去残差图像即可获得降噪后图像。实验数据表明:D-DnCNN模型在各个噪声比例下的降噪效果均显著超过了现有的经典开关型RVIN降噪算法,与普通的单通道RVIN深度降噪模型相比也有较大幅度提升。 展开更多

关键词 图像处理 随机脉冲噪声 双通道降噪卷积神经网络 参考图像 噪声感知特征 噪声检测 插值

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基于自适应扰动观测器的旋转弹神经网络过载驾驶仪设计

3

作者 王伟 杨婧 +2 位作者 南宇翔 李俊辉 王雨辰 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3841-3855,共15页

旋转弹在飞行过程中受多种干扰的影响,包括跨域飞行气动参数剧烈变化引起的模型不确定性以及飞行过程中受到的外部扰动。为了解决高动态飞行环境中双通道旋转弹的鲁棒控制问题,基于轨迹线性化控制方法,设计伪逆反馈控制器。采用径向基... 旋转弹在飞行过程中受多种干扰的影响,包括跨域飞行气动参数剧烈变化引起的模型不确定性以及飞行过程中受到的外部扰动。为了解决高动态飞行环境中双通道旋转弹的鲁棒控制问题,基于轨迹线性化控制方法,设计伪逆反馈控制器。采用径向基函数神经网络,设计自适应前馈补偿控制器,有效实现对模型不确定性的精确逼近。将神经网络逼近误差和外部扰动处理为总扰动,并基于固定时间稳定理论设计一种自适应扰动观测器,实现对总扰动的精确估计及补偿。通过Lyapunov理论,严格证明了闭环系统的最终一致有界性。通过数值仿真验证了所设计方法的有效性。 展开更多

关键词 旋转弹 双通道控制 径向基函数神经网络 自适应扰动观测器 固定时间稳定理论

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基于自适应脉冲耦合神经网络的行人检测方法

4

作者 王泽胜 董宝田 王爱丽 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期74-80,共7页

由于受到光照等因素造成的散斑噪声和灰度不均衡现象的影响,应用计算机视觉技术实现行人的准确检测较为困难.为了提高交通场景信息提取的精准度和自动化水平,文中提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络的行人检测方法.首先以像素间"... 由于受到光照等因素造成的散斑噪声和灰度不均衡现象的影响,应用计算机视觉技术实现行人的准确检测较为困难.为了提高交通场景信息提取的精准度和自动化水平,文中提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络的行人检测方法.首先以像素间"准欧式"距离为参考,确定神经网络接受区中心神经元与邻域神经元间的点火贡献关系;然后根据图像灰度特征以及邻域综合信息对脉冲产生区的关键控制参数——初始阈值进行设定;最后对获得的初始结果进行多策略形态学修正,从而提取出图像中的行人.实验结果表明,该方法能够在有效提高检测方法自适应程度的同时,显著去除噪声的影响,较好地抑制过分割的问题,检测到相对完整的目标. 展开更多

关键词 智能交通 行人检测 脉冲耦合神经网络 计算机视觉 自适应性

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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

5

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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基于改进型脉冲耦合神经网络图像噪声滤波算法研究 被引量：5

6

作者 靳淑祎 《激光杂志》 北大核心 2016年第1期142-144,共3页

图像信号在获取、传送过程中往往因环境、成像系统等因素的影响,导致图像出现噪声污染严重影响图像有效分割、图像边缘检测以及图像目标提取等一系列图像处理工作。为了提高图像质量,滤除图像噪声,本文提出了一种改进型脉冲耦合神经网... 图像信号在获取、传送过程中往往因环境、成像系统等因素的影响,导致图像出现噪声污染严重影响图像有效分割、图像边缘检测以及图像目标提取等一系列图像处理工作。为了提高图像质量,滤除图像噪声,本文提出了一种改进型脉冲耦合神经网络图像噪声滤波算法。该算法在传统的脉冲耦合神经网络(PCNN)基础上对其进行改进,在传统的PCNN相似神经元能够同步点火对图像噪声进行自适应检测的基础上,对图像噪声采用自适应滤波法以及对前面的滤波结果采用多方向信息中值滤波的方法再进行处理。实验说明本文提出的方法能够提高噪声检测精度,在不损失图像边缘等重要信息的情况下有效对噪声进行滤除,与传统除噪声算法相比具有更好的性能以及适应性。 展开更多

关键词 图像信号 脉冲耦合神经网络 噪声污染 自适应滤波

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基于脉冲耦合神经网络的图像分割方法 被引量：4

7

作者 王潇贤 王颖 《科技通报》 2019年第10期142-145,151,共5页

为进一步提高脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割中的应用水平,本文对PCNN模型作了简化和改进。利用粒子群优化算法实现网络参数优化,从训练图像中提取熵和能量的比值作为PSO的适应度函数,提出了一种参数自适应的PCNN图像分割方法。最后... 为进一步提高脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割中的应用水平,本文对PCNN模型作了简化和改进。利用粒子群优化算法实现网络参数优化,从训练图像中提取熵和能量的比值作为PSO的适应度函数,提出了一种参数自适应的PCNN图像分割方法。最后,通过仿真验证所述方法的分割性能,结果表明:与传统PCNN图像分割方法相比,该方法能够有效地实现不同图像的自适应分割,具有一定优越性。 展开更多

关键词 图像分割 脉冲耦合神经网络 参数自适应 粒子群优化

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脉冲耦合神经网络参数优化方法研究

8

作者 王观英 《信息技术与信息化》 2023年第3期105-108,共4页

针对脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks, PCNN)参数设置问题,对常见的脉冲耦合神经网络参数优化方法进行了概述、总结、分析和比较。首先,介绍了脉冲耦合神经网络模型以及几种常见的简化模型,分析了各模型的特点。然后,... 针对脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks, PCNN)参数设置问题,对常见的脉冲耦合神经网络参数优化方法进行了概述、总结、分析和比较。首先,介绍了脉冲耦合神经网络模型以及几种常见的简化模型,分析了各模型的特点。然后,对国内外学者提出的不同PCNN参数优化方法进行了研究,总结归纳出三类常用的PCNN参数优化方法,包括结合图像本身性质确定参数、分析PCNN点火机理确定参数和利用智能优化算法自动搜索参数的方法,并对这三类PCNN参数优化方法进行了分析比较,总结出各类优化方法的优缺点和适用场合。 展开更多

关键词 脉冲耦合神经网络 参数优化 自适应 PCNN

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基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合 被引量：11

9

作者 董安勇 杜庆治 +2 位作者 苏斌 赵文博 于闻 《红外技术》 CSCD 北大核心 2020年第7期660-669,共10页

非下采样剪切波变换(NSST)域中低频子带的融合需要人工给定融合模式,因此未能充分捕获源图像的空间连续性和轮廓细节信息。针对上述问题,提出了基于深度卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法。首先,使用孪生双通道卷积神经网络学习N... 非下采样剪切波变换(NSST)域中低频子带的融合需要人工给定融合模式,因此未能充分捕获源图像的空间连续性和轮廓细节信息。针对上述问题,提出了基于深度卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法。首先,使用孪生双通道卷积神经网络学习NSST域低频子带的特征来输出衡量子带空间细节信息的特征图。然后,根据高斯滤波处理的特征图设计了基于局部相似性的测量函数来自适应地调整NSST域低频子带的融合模式。最后,根据NSST域高频子带的方差、局部区域能量以及可见度特征来自适应地设置脉冲耦合神经网络参数完成NSST域高频子带的融合。实验结果表明:该算法Q^AB/F指标略弱于对比算法,但SF、SP、SSIM以及VIFF指标分别提高了约50.42%、14.25%、7.91%以及61.67%,有效地解决了低频子带融合模式给定的问题,同时又克服了手动设置PCNN参数的缺陷。 展开更多

关键词 图像融合 卷积神经网络 参数自适应脉冲耦合神经网络 NSST变换

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基于双通道PCNN的玉米种子机械裂纹检测方法 被引量：1

10

作者 张新伟 易克传 +1 位作者 孙业荣 高连兴 《湖南农业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期103-108,共6页

针对玉米种子机械裂纹检测准确率低的问题,提出一种基于双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的数字图像融合方法:1)运用离散小波变换(DWT)、非下采样轮廓波变换(NSCT)分别对预处理后的玉米种子机械裂纹图像进行分解,得到各自的高低频子带... 针对玉米种子机械裂纹检测准确率低的问题,提出一种基于双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的数字图像融合方法:1)运用离散小波变换(DWT)、非下采样轮廓波变换(NSCT)分别对预处理后的玉米种子机械裂纹图像进行分解,得到各自的高低频子带;2)对高低频子带系数分别采用不同链接强度的改进空间频率激励的双通道PCNN模型进行融合操作,得到融合后的高低频子带系数;3)通过NSCT反变换得到最终的玉米种子机械裂纹图像。试验结果表明:采用双通道PCNN模型检测玉米种子机械裂纹的准确率为97.2%;图像熵、相关熵、相关系数、均方根误差分别为0.3511、1.7314、0.9835和0.5263,整体优于LoG、DWT、NSCT和PCNN方法;双通道PCNN方法的单张图像的执行时间为14.9007 s,运行时间最长,但效果最优。 展开更多

关键词 玉米种子 机械裂纹 双通道脉冲耦合神经网络 检测

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一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法 被引量：58

11

作者 毕英伟 邱天爽 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期647-650,共4页

近年来的研究表明,脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork ,PCNN)可有效地用于图像分割.然而对于不同图像,常需要选取适当的网络参数,以得到有效的分割结果.但是,目前网络参数的选取还主要停留在人工调整和确定阶段,尚无一种能够... 近年来的研究表明,脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork ,PCNN)可有效地用于图像分割.然而对于不同图像,常需要选取适当的网络参数,以得到有效的分割结果.但是,目前网络参数的选取还主要停留在人工调整和确定阶段,尚无一种能够根据图像本身特性自动确定参数的方法,这在很大程度上限制了PCNN的应用.针对这一问题,本文提出了一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法,通过利用图像本身空间和灰度特性自动确定网络参数,实现对不同图像的分割.实验结果表明,本文算法可以有效地对不同图像进行自动分割,具有一定的健壮性. 展开更多

关键词 脉冲耦合神经网络(PCNN) 自适应 参数确定 图像自动分割

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一种新的基于PCNN的自适应强去噪方法 被引量：10

12

作者 刘远民 秦世引 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期108-112,共5页

为了实现椒盐噪声的有效去除和图像细节及纹理的有效保留,提出了一种新的基于PCNN(Pulse Coupled Neural Network)的自适应滤波方法ADEN(Adapative Denosingmethod for Extreme Noise)-PCNN.该方法引入了像素受污染状态的甄别机制,只对... 为了实现椒盐噪声的有效去除和图像细节及纹理的有效保留,提出了一种新的基于PCNN(Pulse Coupled Neural Network)的自适应滤波方法ADEN(Adapative Denosingmethod for Extreme Noise)-PCNN.该方法引入了像素受污染状态的甄别机制,只对被污染的像素进行降噪处理,保证了去噪的同时不损坏图像信息,实现了图像的细节和纹理的有效保留;为了确保图像质量,在面向图像降噪的PCNN神经网络阵列结构中引入了自组织机制,可以自动地估计噪声的强度信息并进行PCNN网络中神经元连接方式的自组织转换,此外引入了自适应机制,根据噪声强度的估计信息,自动进行滤波次数的优选,增强自适应能力.实验结果表明所提方法较常规方法和其他同类方法在去噪效果、保留图像细节方面展现出明显的优势. 展开更多

关键词 图像去噪 噪声检测 脉冲耦合神经网络(PCNN) 自适应滤波

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基于SIAL-PCNN的图像噪声双边滤波方法研究 被引量：3

13

作者 李英豪 朱晓利 王华军 《激光杂志》 北大核心 2016年第1期124-126,共3页

为了有效的对图像中的高斯噪声滤除并能有效的保护图像中的边缘和细节等信息,本文在脉冲耦合神经网络(PCNN)理论基础上,提出了平滑抑制的自适应链接PCNN的图像噪声双边滤波算法。在PCNN模型中引入了平滑抑制因子,利用相似神经元同步的特... 为了有效的对图像中的高斯噪声滤除并能有效的保护图像中的边缘和细节等信息,本文在脉冲耦合神经网络(PCNN)理论基础上,提出了平滑抑制的自适应链接PCNN的图像噪声双边滤波算法。在PCNN模型中引入了平滑抑制因子,利用相似神经元同步的特点,构建了SIAL-PCNN模型与赋时矩阵,并将SIAL-PCNN模型与赋时矩阵对含有噪声的图像进行自适应处理。实验结果说明实验说明本文提出的方法能够提高噪声检测精度,在不损失图像边缘等重要信息的情况下有效对噪声进行滤除,与传统除噪声算法相比具有更好的性能以及适应性。 展开更多

关键词 高斯脉冲 脉冲耦合神经网络 双边滤波 平滑抑制因子 自适应

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自适应PCNN多聚焦图像融合

14

作者 杨丽娟 童怀水 《电子质量》 2013年第11期48-50,53,共4页

脉冲耦合神经网络(PCNN)模型参数多,计算复杂,并且通常选取经验常数作为链接强度,这极大地限制了PCNN的普遍适用性。针对该问题,在分析PCNN模型基本特征的基础上,结合多聚焦图像的基本特点,提出了一种基于PCNN的自适应多聚焦图像融合新... 脉冲耦合神经网络(PCNN)模型参数多,计算复杂,并且通常选取经验常数作为链接强度,这极大地限制了PCNN的普遍适用性。针对该问题,在分析PCNN模型基本特征的基础上,结合多聚焦图像的基本特点,提出了一种基于PCNN的自适应多聚焦图像融合新方法。该方法在PCNN简化模型的基础上既将拉普拉斯能量作为PCNN对应神经元的链接强度β,又将其作为PCNN对应神经元的反馈输入,经过PCNN点火从而获得每幅参与融合图像的点火映射图,最后通过选取适当的融合规则获得融合图像。实验结果表明了该方法的有效性,这种有效性不仅体现在视觉效果上,而且体现在客观评价标准上。 展开更多

关键词 脉冲耦合神经网络 自适应 拉普拉斯能量 链接强度 点火映射图

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结合SIST和压缩感知的CT与MRI图像融合 被引量：5

15

作者 殷明 段普宏 +1 位作者 褚标 梁翔宇 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期47-52,共6页

为了增强医学图像融合质量,提出了一种基于平移不变剪切波(SIST)和压缩感知的CT和MRI图像融合方法。首先,将源CT与MRI图像经过SIST分解后得到低频子带和高频子带;其次,对低频子带,提出了一种结合新的改进空间频率、改进的区域加权能量... 为了增强医学图像融合质量,提出了一种基于平移不变剪切波(SIST)和压缩感知的CT和MRI图像融合方法。首先,将源CT与MRI图像经过SIST分解后得到低频子带和高频子带;其次,对低频子带,提出了一种结合新的改进空间频率、改进的区域加权能量和局部区域相似匹配度的融合规则;对于高频子带,提出了一种基于自适应2PCNN-CS的融合规则;最后通过SIST逆变换得到融合图像。实验表明:本文方法在客观指标和图像视觉效果上都优于传统的CT与MRI医学图像融合方法。 展开更多

关键词 信号处理 平移不变剪切波 自适应双通道脉冲耦合神经网络 压缩感知

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基于PCNN区域分割的图像邻域去噪算法 被引量：6

16

作者 毛瑞全 宫霄霖 刘开华 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期122-127,共6页

针对小波图像去噪方法中使用的NeighShrink方法,本文提出了一种有效的保护图像边缘的图像去噪算法。主要改进了NeighShrink方法中固定的邻域范围,根据图像自身的性质,自适应分割成不同的邻域对图像进行去噪处理;并进一步结合小波层内相... 针对小波图像去噪方法中使用的NeighShrink方法,本文提出了一种有效的保护图像边缘的图像去噪算法。主要改进了NeighShrink方法中固定的邻域范围,根据图像自身的性质,自适应分割成不同的邻域对图像进行去噪处理;并进一步结合小波层内相关性,对各个不规则邻域加上固定的窗口,选择了几何距离更为接近且在同一不规则邻域内的系数,以完善NeighShrink方法。该算法采取平稳小波对含噪图像进行分解,以保持相位不变性,并对低频子带利用脉冲耦合神经网络模型进行图像分割,按照一定的规则将性质相似的像素点相接,得到原图像分割后的信息。在处理过程中利用得到的分割信息对边缘予以保护。实验结果表明,该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留了图像的边缘信息,是一种有效的去噪方法。 展开更多

关键词 图像去噪 脉冲耦合神经网络 图像分割 自适应邻域

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采用DCT稀疏表示与Dual-PCNN的图像融合算法 被引量：3

17

作者 宋斌 吴乐华 +2 位作者 唐晓杰 文玉强 牟宇飞 《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第4期283-288,共6页

针对已有图像融合方法会导致融合图像亮度不均匀,与原图像对比度不一致,不适合人眼视觉效果的缺点,提出将DCT稀疏表示与双通脉冲耦合神经网络相结合的压缩感知域图像融合算法。首先结合图像DCT稀疏表示的特点,设计射线采样矩阵;再对测... 针对已有图像融合方法会导致融合图像亮度不均匀,与原图像对比度不一致,不适合人眼视觉效果的缺点,提出将DCT稀疏表示与双通脉冲耦合神经网络相结合的压缩感知域图像融合算法。首先结合图像DCT稀疏表示的特点,设计射线采样矩阵;再对测量值采用基于测量值的信息熵加权平均融合;最后经过全变分优化算法对融合测量值重构得到融合图像。通过对多组不同类型传感器所获图像融合实验的主观视觉分析和客观评价表明,该算法所得的融合图像能从原始图像中获取更多有用信息,更好地保持原图像的边缘信息,从而获得更好的视觉效果。 展开更多

关键词 压缩感知 双通道脉冲耦合神经网络 信息熵 全变分优化算法

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基于改进PCNN的压缩感知域图像融合 被引量：3

18

作者 刘斌 田中佳 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1392-1396,共5页

提出了一种压缩感知域基于改进PCNN的图像融合算法。根据压缩采样得到待融合图像的压缩观测值,建立改进PCNN模型,即利用压缩观测值的物理意义对PCNN中连接系数,加权矩阵和特征参数进行自适应设定。并将压缩观测值作为改进PCNN神经元输... 提出了一种压缩感知域基于改进PCNN的图像融合算法。根据压缩采样得到待融合图像的压缩观测值,建立改进PCNN模型,即利用压缩观测值的物理意义对PCNN中连接系数,加权矩阵和特征参数进行自适应设定。并将压缩观测值作为改进PCNN神经元输入获取点火映射图作为融合算子,对源图像观测值融合后进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法克服现有压缩感知图像融合算法细节丢失的缺陷,主客观评价优于现有压缩感知图像融合算法。 展开更多

关键词 图像融合 压缩观测值 脉冲耦合神经网络 自适应调节

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PSO最优化PCNN参数的皮质骨微观结构图像分割研究 被引量：4

19

作者 徐亮 李欣 《激光杂志》 CAS 北大核心 2015年第2期6-11,共6页

为了更好地识别皮质骨组织学幻灯片中的微观结构(MS),提出了一种基于粒子群优化(PSO)融合脉冲耦合神经网络(PCNN)的分割方法。首先,利用MS图像管理器增强图像的光影像亮度、对比度和色彩,并使用脉冲耦合神经网络进行初级图像分割;然后,... 为了更好地识别皮质骨组织学幻灯片中的微观结构(MS),提出了一种基于粒子群优化(PSO)融合脉冲耦合神经网络(PCNN)的分割方法。首先,利用MS图像管理器增强图像的光影像亮度、对比度和色彩,并使用脉冲耦合神经网络进行初级图像分割;然后,基于熵和能量,利用PSO获取适合骨质微观组织分割的最优PCNN参数。最后,利用自适应阀值产生最优质量的分割图像。在自己搜集的皮质骨显微图像上使用精密度、灵敏度、特异性、准确度等指标评估本文方法的有效性,实验结果表明,相比较为新颖的分割方法,本文方法获得了更好的皮质骨微观结构分割性能。 展开更多

关键词 图像分割 皮质骨微观结构 自适应阈值 脉冲耦合神经网络 粒子群优化

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基于M-DTCWT和2APCNN的多聚焦图像融合 被引量：1

20

作者 钱荣威 许丹丹 周涵 《石家庄铁道大学学报（自然科学版）》 2021年第3期106-112,共7页

为提高多聚焦图像的融合质量,提出了一种基于多方向双树复小波变换(M-DTCWT)的多聚焦图像融合方法。对多聚焦图像进行DTCWT分解得到低频系数与高频系数,再采用非下采样滤波器(NSDFB)对高频系数进行方向分解得到多尺度多方向的高频分解... 为提高多聚焦图像的融合质量,提出了一种基于多方向双树复小波变换(M-DTCWT)的多聚焦图像融合方法。对多聚焦图像进行DTCWT分解得到低频系数与高频系数,再采用非下采样滤波器(NSDFB)对高频系数进行方向分解得到多尺度多方向的高频分解系数。对低频系数,提出结合模糊逻辑和稀疏表示(FSR)的融合规则得到低频融合系数。对高频系数,利用平均高斯差分梯度(ADOG)作为自适应双通道脉冲耦合神经网络(2APCNN)链接强度,提出基于改进双通道脉冲耦合神经网络的高频融合策略。最后通过M-DTCWT的反变换得到融合图像。实验结果表明,采用本文算法得到的融合图像在主观效果与客观指标上均优于传统的融合方法,较传统DTCWT方法,实验的2组图像在客观指标边缘信息度量Q AB/F和互信息MI上,分别提高了1.93%、8.87%和1.40%、9.18%。 展开更多

关键词 多聚焦图像 图像融合 双树复小波变换 稀疏表示 自适应双通道脉冲耦合神经网络

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