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文档简介

1、 报告人报告人： XXX XXX 脉冲耦合神经网络在图像处理上的应用研究 理论基础1 目录 基本模型及其功能特性2 应用与实验3 展望4 猫、猴等哺乳动物 的大脑视觉系统产生 的同步脉冲现象 视觉系统的 Eckhorn数学模型 Johnson等人对Eckhorn 模型进行了改进与简化，诞生了 脉冲耦合神经网络，它在国际上被 称为第三代人工神经网络 哺乳动物视觉通路示意图 理论基础 基本模型及其功能特性 XXXX年 2.1 Eckhorn 神经元模型 基本模型及其功能特性 2.2 脉冲耦合神经网络模型（PCNN模型） 基本模型及其功能特性 2.3 工作原理 PCNN的运行行为是各 神经元相互独立

2、运行的组合， 在外部刺激作用下，以一定 自然频率发放脉冲，称为自 然点火。 外部刺激强，点火频率 越高。不同亮度不同时刻， 相同亮度相同时刻。 无耦合PCNN输出脉冲示意图 基本模型及其功能特性 PCNN各神经元间存在耦合连 接，一个神经元的点火会引起相 邻神经元提前点火。 具有空间邻近、亮度强度相似 性输入的神经元将在同一时刻点 火。 2.3 工作原理 有耦合神经元点火图 基本模型及其功能特性 2.4 基本特性 变阈值特性 1 捕获与非线性调制特性 2 动态脉冲发放特性 3 同步脉冲发放特性 4 自动波特性 5 时空综合特性 6 应用与实验 研究方法与内容 3.1 图像分割 变形后的 PCNN 神经元模型： 去掉动态门限产生机制，自适应遗传算法搜索最优门限阈值 研究方法与内容 3.1 图像分割 原始灰度图 Ostu算法结果 PCNN算法 改进的PCNN算法 研究方法与内容 3.2 边缘检测 研究方法与内容 3.3 图像融合 脉冲耦合神经网络图像融合模型 研究方法与内容 3.3 图

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