搜索结果: 1-7 共查到“信息处理技术 PCNN”相关记录7条 . 查询时间(0.093 秒)
针对多光谱和全色图像的融合，提出了一种NSCT域内基于改进脉冲耦合神经网络（PCNN）和区域能量的融合方法。首先，利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带。然后，对分解后的低频子带采用基于区域能量的自适应加权算法进行融合；在带通方向子带，结合改进的脉冲耦合神经网络，使用带通方向子带系数作为PCNN的外部输入激励，经过PCNN点火获得待融合图像的点火映射图，根据点火时间计算点火映...
A method of human skin region detection based on PCNN is proposed in this paper. Firstly, the input origin image is translated from RGB color space to YIQ color space, and I channel image is obtained....
Nonsubsampled contourlet transform (NSCT) 能够提供灵活的多分辨率分解, 具有各向异性和图像方向性扩展特点. 与原始的Contourlet相比, 它是频移不变的, 能有效克服Contourlet变换中的伪吉布斯现象. 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks-PCNN)是一种具有视觉生理学基础的神经网络, 具有全局耦合和神...
一种基于PCNN的图像去噪新方法
PCNN 图像去噪 图像平滑
2009/4/3
该文深入研究了如何用一种有生物学依据的人工神经网络—脉冲耦合神经网络(PCNN—PulseCoupled Neural Network)进行二值图像去噪与图像平滑,并提出了基于PCNN的图像去噪算法。计算机仿真结果表明,使用PCNN可有效地恢复被噪声污染的二值图像,且恢复图像的信噪比增量高于用另两种常用的图像恢复方法(中值滤波与均值滤波)得到的结果。
一种基于PCNN赋时矩阵的图像去噪新算法
图像去噪 PCNN 赋时矩阵
2009/4/3
该文从图像脉冲噪声的特点出发，提出了基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks, PCNN)赋时矩阵的图像去噪算法。赋时矩阵是由PCNN产生的一种从空间图像信息到时间信息的映射图，在图像处理中，赋时矩阵包含有与空间相联系的有用信息。计算机仿真结果表明，通过对PCNN赋时矩阵分析与处理，综合运用相关方法，可以有效地滤除被脉冲噪声污染的图像噪声，且恢复图像的视觉效...
基于直方图矢量重心的PCNN图像目标识别新方法
脉冲耦合神经网络(PCNN) 赋时矩阵 直方图矢量重心 特征提取
2008/12/1
对传统PCNN模型进行简化与改进，从适合图像处理的角度提出了赋时矩阵的概念；利用物理学相关概念定义了一种新的赋时矩阵图像直方图矢量不变特征，并将该特征运用在图像目标识别中；通过实验证明了算法的优越性。