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  • 基于<em>PCNN</em>的圖像濾波研究.pdf50

    基于<em>PCNN</em>的圖像濾波研究.pdf 基于PCNN的圖像濾波研究.pdf(50頁(yè))

    圖像在采集、壓縮和傳輸?shù)冗^(guò)程中經(jīng)常會(huì)受到干擾而形成圖像噪聲,這嚴(yán)重影響了后續(xù)的圖像分析,例如圖像的分割、識(shí)別、配準(zhǔn)和分類等等。因此,在圖像預(yù)處理過(guò)程中圖像濾波顯得尤為重要。能否有效地改善圖像質(zhì)量,能否盡可能少地受到圖像中噪聲的影響而導(dǎo)致結(jié)果的準(zhǔn)確...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 很多思念 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-12 / 8人氣

  • 基于<em>pcnn</em>的圖像分割算法研究80

    基于<em>pcnn</em>的圖像分割算法研究 基于pcnn的圖像分割算法研究(80頁(yè))

    分類號(hào)UDC1930886學(xué)位論文基于PCNN的圖像分割算法研究作者姓名陸科指導(dǎo)教師高立群教授東北大學(xué)控制理論與導(dǎo)航技術(shù)研究所申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士學(xué)科類別工學(xué)學(xué)科專業(yè)名稱導(dǎo)航制導(dǎo)與控制論文提交日期2007年12月14日論文答辯日期2008年1月14日學(xué)位授予日期2008年月日答辯委員...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: admin / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-11 / 7人氣

  • 基于<em>PCNN</em>的圖像分割算法研究.pdf80

    基于<em>PCNN</em>的圖像分割算法研究.pdf 基于PCNN的圖像分割算法研究.pdf(80頁(yè))

    目前,在軍事領(lǐng)域數(shù)字圖像處理的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,而圖像分割是圖像處理的一個(gè)重要組成部分,準(zhǔn)確的圖像分割和邊緣提取是實(shí)現(xiàn)軍事目標(biāo)識(shí)別的重要基礎(chǔ),圖像分割的方法繁多,新的分割方法不斷出現(xiàn)。文中介紹了脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PCNN模型、工作原理、應(yīng)用背景和意義,并...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 你在我心中 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-10 / 26人氣

  • <em>PCNN</em>模型改進(jìn)及參數(shù)調(diào)整研究.pdf79

    <em>PCNN</em>模型改進(jìn)及參數(shù)調(diào)整研究.pdf PCNN模型改進(jìn)及參數(shù)調(diào)整研究.pdf(79頁(yè))

    脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PULSECOUPLEDNEURALWK,簡(jiǎn)記為PCNN是以感知器和激活函數(shù)為計(jì)算單元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。由于同時(shí)考慮了神經(jīng)生物學(xué)的時(shí)間編碼和空間累積特性,PCNN模型具有傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不可比擬的優(yōu)勢(shì),包括脈沖耦合特性,非線性相乘調(diào)制特性,神...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 舞房 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-09 / 2人氣

  • <em>PCNN</em>混沌特性與硬件實(shí)現(xiàn)研究.pdf66

    <em>PCNN</em>混沌特性與硬件實(shí)現(xiàn)研究.pdf PCNN混沌特性與硬件實(shí)現(xiàn)研究.pdf(66頁(yè))

    脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PULSECOUPLEDNEURALWK,PCNN是一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是依據(jù)貓大腦視覺(jué)皮層神經(jīng)細(xì)胞的同步脈沖發(fā)放現(xiàn)象提出的,是一種更接近生物視覺(jué)特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,具有相似神經(jīng)元同步點(diǎn)火特性,其應(yīng)用受到廣泛關(guān)注。作為非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),PCNN混沌特性研究的相...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: Earq / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-11 / 6人氣

  • 基于<em>PCNN</em>的視覺(jué)特征捆綁方法研究.pdf83

    基于<em>PCNN</em>的視覺(jué)特征捆綁方法研究.pdf 基于PCNN的視覺(jué)特征捆綁方法研究.pdf(83頁(yè))

    隨著認(rèn)知心理學(xué)、生物神經(jīng)學(xué)等學(xué)科的不斷發(fā)展,人們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)已有的視覺(jué)計(jì)算理論與生物視覺(jué)機(jī)理有較大的差異,視覺(jué)計(jì)算理論很難把許多生物視覺(jué)的特征準(zhǔn)確地表現(xiàn)出來(lái),因此研究生物視覺(jué)系統(tǒng)工作機(jī)制,探索其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理的數(shù)學(xué)規(guī)律,尋找任務(wù)態(tài)下的激勵(lì)狀態(tài),對(duì)...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 春夢(mèng) / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-09 / 3人氣

  • 基于<em>PCNN</em>模型的圖像分割算法研究.pdf70

    基于<em>PCNN</em>模型的圖像分割算法研究.pdf 基于PCNN模型的圖像分割算法研究.pdf(70頁(yè))

    近年來(lái),隨著信息化進(jìn)程的加快和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,人們?cè)谏钆c生產(chǎn)中對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的需求越來(lái)越迫切。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是采用計(jì)算機(jī)模擬生物視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)環(huán)境進(jìn)行感知和理解,其在軍事、工業(yè)生產(chǎn)以及智能監(jiān)控等方面具有較大的潛在價(jià)值,而圖像分割作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)...

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  • 基于<em>PCNN</em>的圖像融合方法的研究.pdf57

    基于<em>PCNN</em>的圖像融合方法的研究.pdf 基于PCNN的圖像融合方法的研究.pdf(57頁(yè))

    脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PULSECOUPLEDNEURALWKPCNN是一種基于生物背景的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為第三代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),PCNN在圖像處理領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用,主要應(yīng)用于圖像去噪、圖像分割、圖像增強(qiáng)等。由于PCNN更接近于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使得其具有傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所沒(méi)有的特性,如脈沖...

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  • 基于自適應(yīng)<em>PCNN</em>模型的圖像處理.pdf84

    基于自適應(yīng)<em>PCNN</em>模型的圖像處理.pdf 基于自適應(yīng)PCNN模型的圖像處理.pdf(84頁(yè))

    目前,人們對(duì)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PULSECOULPEDNEURALWKS,PCNN的研究已經(jīng)十分廣泛和深入,其在圖像領(lǐng)域的處理能力也日顯強(qiáng)大。PCNN模型作為單層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,不需訓(xùn)練就能實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別、圖像分割、目標(biāo)分類等,因此非常適合于實(shí)時(shí)圖像處理環(huán)境。PCNN網(wǎng)絡(luò)作為一種多參...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 柯不木可 / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-09 / 4人氣

  • 基于<em>PCNN</em>的醫(yī)學(xué)圖像分割算法研究.pdf52

    基于<em>PCNN</em>的醫(yī)學(xué)圖像分割算法研究.pdf 基于PCNN的醫(yī)學(xué)圖像分割算法研究.pdf(52頁(yè))

    隨著醫(yī)療技術(shù)的飛速發(fā)展,人們對(duì)醫(yī)學(xué)圖像處理的要求也隨之增高,速度快、精度高的圖像處理算法是目前醫(yī)學(xué)圖像處理研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。由于醫(yī)學(xué)圖像成像過(guò)程的復(fù)雜性、不確定性以及不同個(gè)體間存在的廣泛差異性,因而研究自動(dòng)而準(zhǔn)確地分割出感興趣區(qū)域的分割方法具有重要...

    下載價(jià)格:5 賞幣 / 發(fā)布人: 耍詭計(jì) / 發(fā)布時(shí)間:2024-03-09 / 19人氣

  • 基于<em>PCNN</em>邊緣檢測(cè)的彩色圖像分割.pdf68

    基于<em>PCNN</em>邊緣檢測(cè)的彩色圖像分割.pdf 基于PCNN邊緣檢測(cè)的彩色圖像分割.pdf(68頁(yè))

    彩色圖像分割在近幾年越來(lái)越引起了人們的重視,與灰度圖像相比,彩色圖像不僅包括亮度信息,而且還有更多的有效信息,如色調(diào)、飽和度。邊緣是圖像的一個(gè)基本特征,攜帶了圖像中的大量信息,為人們描述或識(shí)別目標(biāo)以及解釋圖像提供了一個(gè)重要的特征參數(shù)。本文系統(tǒng)介紹...

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  • 基于<em>PCNN</em>的圖像細(xì)化算法研究與實(shí)踐.pdf90

    基于<em>PCNN</em>的圖像細(xì)化算法研究與實(shí)踐.pdf 基于PCNN的圖像細(xì)化算法研究與實(shí)踐.pdf(90頁(yè))

    基于哺乳動(dòng)物的視覺(jué)模型提出的第三代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PULSECOUPLEDNEURALWKPCNN已經(jīng)廣泛應(yīng)用在圖像處理中。該人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常接近人類大腦的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種重要的信息處理工具。圖像細(xì)化是將圖像中具有一定寬度的紋線變?yōu)閱我幌袼貙挼募y線...

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  • 基于<em>PCNN</em>的迷宮路徑優(yōu)化技術(shù)研究.pdf76

    基于<em>PCNN</em>的迷宮路徑優(yōu)化技術(shù)研究.pdf 基于PCNN的迷宮路徑優(yōu)化技術(shù)研究.pdf(76頁(yè))

    隨著生物神經(jīng)學(xué)的發(fā)展,一種新的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PULSECOUPLEDNEURALWKS,簡(jiǎn)稱PCNN,因其模型自身的綜合時(shí)空特性,而被越來(lái)越多的學(xué)者所研究。PCNN在優(yōu)化組合中用的最多的是在求解最短路徑問(wèn)題上。CAULFIELD和KINSER最先提出用PCNN解迷宮問(wèn)題。在此基礎(chǔ)...

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  • 基于NSCT和<em>PCNN</em>的圖像融合方法研究.pdf55

    基于NSCT和<em>PCNN</em>的圖像融合方法研究.pdf 基于NSCT和PCNN的圖像融合方法研究.pdf(55頁(yè))

    圖像融合技術(shù)是20世紀(jì)70年代后期被提出并發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新技術(shù)在軍事和民用領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用?;谧儞Q域的圖像融合算法是目前研究的熱點(diǎn)在眾多多尺度分析工具中非下采樣CONTOURLET變換NSCT不僅具有多分辨率、多方向性特點(diǎn)還具有各向異性和完全的平移不變性因此...

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  • 基于<em>PCNN</em>的SAR遙感圖像變化檢測(cè).pdf58

    基于<em>PCNN</em>的SAR遙感圖像變化檢測(cè).pdf 基于PCNN的SAR遙感圖像變化檢測(cè).pdf(58頁(yè))

    SAR是基于相干原理的成像機(jī)理,將地面后向散射回的信號(hào)轉(zhuǎn)化成遙感圖像。SAR具有遠(yuǎn)距離,能夠穿透云霧植被、天氣條件的影響,全天候、全天時(shí)對(duì)地觀測(cè)特點(diǎn)。遙感圖像變化檢測(cè)就是在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的。遙感圖像變化檢測(cè)旨在對(duì)同一地區(qū)的多時(shí)相遙感圖像定量分析獲取感興趣...

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  • 基于<em>PCNN</em>的降噪方法及其應(yīng)用研究.pdf78

    基于<em>PCNN</em>的降噪方法及其應(yīng)用研究.pdf 基于PCNN的降噪方法及其應(yīng)用研究.pdf(78頁(yè))

    脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PCNN是近年來(lái)隨著生物神經(jīng)學(xué)的研究與發(fā)展,新興的一種新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它具有生物學(xué)背景、雙通道機(jī)制、發(fā)放脈沖、閾值可變、內(nèi)部行為相乘耦合等鮮明的特色,是一種優(yōu)秀的圖像處理工具,目前已被廣泛應(yīng)用于圖像降噪、圖像分割、圖像融合等圖像...

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  • 基于<em>pcnn</em>邊緣檢測(cè)的彩色圖像分割68
  • <em>PCNN</em>在圖像處理中的應(yīng)用研究.pdf56

    <em>PCNN</em>在圖像處理中的應(yīng)用研究.pdf PCNN在圖像處理中的應(yīng)用研究.pdf(56頁(yè))

    脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PCNNPULSECOUPLEDNEURALWK是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文對(duì)一種簡(jiǎn)化的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),將其應(yīng)用于圖像處理當(dāng)中,主要從圖像去噪和圖像分割兩個(gè)方面對(duì)煤礦井下圖像進(jìn)行處理。針對(duì)傳統(tǒng)圖像去噪方法存在的去燥的同時(shí)使得圖像模糊和邊緣信息丟失...

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  • 基于<em>PCNN</em>和Otsu的圖像分割算法研究.pdf52

    基于<em>PCNN</em>和Otsu的圖像分割算法研究.pdf 基于PCNN和Otsu的圖像分割算法研究.pdf(52頁(yè))

    圖像分割是一種基礎(chǔ)性操作,其主要作用是將圖像中有用的部分提取出來(lái),以便對(duì)圖像進(jìn)一步分析和處理,這也是一種對(duì)圖像數(shù)據(jù)的壓縮,是圖像處理的關(guān)鍵。近年來(lái),學(xué)者們提出的各類算法促進(jìn)了圖像分割技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,尤其是精度和效率有了大幅提高,但仍然需要繼續(xù)改...

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  • 基于形態(tài)學(xué)增強(qiáng)的<em>PCNN</em>金相圖分割.pdf46

    基于形態(tài)學(xué)增強(qiáng)的<em>PCNN</em>金相圖分割.pdf 基于形態(tài)學(xué)增強(qiáng)的PCNN金相圖分割.pdf(46頁(yè))

    圖像分割在圖像處理中的應(yīng)用十分廣泛目前的圖像分割算法總類繁多。近幾年將脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于圖像分割漸漸成為熱點(diǎn)本文主要對(duì)復(fù)雜背景下的金相圖采用PCNN圖像分割算法進(jìn)行相關(guān)的研究。本文首先提出一種改進(jìn)的形態(tài)學(xué)TOPHAT濾波增強(qiáng)算法通過(guò)對(duì)該算法中相關(guān)參數(shù)的...

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