基于脈沖耦合神經網絡的圖像處理.pdf

1、脈沖耦合神經網絡(Pulse-Coupled Neural Network,簡稱PCNN)是基于對貓的視覺皮層神經元脈沖串同步振蕩現象的研究發(fā)展而來的神經網絡模型，被稱為第三代人工神經網絡，與傳統的人工神經網絡模型相比較，因其具有動態(tài)神經元、時空總和特性、波的自動傳播、同步脈沖發(fā)放等特性而備受關注。PCNN的工作原理和其在圖像處理、雷達聲納、電子行業(yè)、醫(yī)藥衛(wèi)生、語音信號處理等領域的應用在國內外受到廣泛重視。近年來，國內對神經網絡的研究發(fā)

2、展也非常重視。本文的主要工作有：
　　 (1)深入分析了PCNN的工作機理和運行行為，并對其特性和應用領域進行詳細介紹。
　　 (2)基于PCNN網絡對圖像的高斯噪聲和椒鹽噪聲進行濾除。
　　 (3)給PCNN網絡中的神經元加入競爭特性，在此基礎上提出了基于最大熵準則的圖像分割和圖像邊緣檢測的新算法，與傳統協同性PCNN網絡算法和其它算法相比，得到的效果好，處理結果輪廓清晰并且細節(jié)保留較完整，在實際應用中有一定的