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基于脉冲耦合神经网络的图像融合 总被引:8,自引:0,他引:8
该文在脉冲耦合神经网络(PCNN)基本摸型的基础上得出并行脉冲耦合神经网络群,并在此基础上提出了一种基于脉冲耦合神经网络的图像融合算法,该算法能够将多传感器获取的同一对象的多个图像融合于一幅图像中,有效模拟了人类视觉系统;最后对图像进行了实验,分析了参数的影响,得到了较好的结果。 相似文献
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针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在图像分割时需要设置较多参数和不能准确分割低对比度图像的问题,提出一种简化的PCNN模型和改进算法。在简化模型中减少了在传统PCNN模型中需要设置的参数的数量;在改进算法中根据图像像素空间和灰度特征自适应设置模型参数,并根据图像灰度直方图求出灰度期望均值作为图像分割阈值,因此该算法无需选择 循环迭代次数,只需一次点火过程就能实现图像的有效分割。实验结果表明,该方法能准确分割图像,纹理细节清晰,分割结果优于人工调整参数的PCNN方法和Otsu方法。 相似文献
3.
脉冲耦合神经网络(Pulse Coded Neural Network,PCNN)在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成很大的困难。尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参数对图像分割的结果影响很大。而微粒群优化算法(Partide Swarm Optimization,PSO)具有对参数自动寻优的优势,为此,将PSO和PCNN相结合,以改进的最大熵函数为适应度函数,提出了一种基于PSO和PCNN算法的图像自动分割算法。实验仿真结果验证了该方法的有效性,即不仅可以正确地实现图像分割,而且参数可以自动设置,省去了人工实验的麻烦,同时分割速度也有所提高。 相似文献
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脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network PCNN)是基于猫视觉原理构建的一种简化的神经网络模型。为了快速进行图像分割,本文提出了基于双向搜索的脉冲耦合神经网络(Bidirectional search PCNNBPCNN)。与传统PCNN不同,BPCNN模型可同时自上而下和自下而上点火。当BPCNN与最大熵结合时,可以同时双向寻找最佳阈值,大大提高网络运行速度。通过灰度图像实验验证该模型取得了较好的效果。 相似文献
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作为一种新型的神经网络模型,脉冲耦合神经网络(PCNN)已经在众多领域得到了应用。针对现有脉冲耦合神经网络图像融合算法存在的不足,提出了一种新的自适应PCNN图像融合算法。提取原始待融合图像的互补特征作为PCNN的外部输入,并通过提取待融合图像的对比度特征自适应确定PCNN的链接强度参数;分析了传统PCNN获取最优图像融合结果的方法,探索性地将结构相似度引入到PCNN融合结果的评价中,为PCNN最优融合结果的获取提供了很好的借鉴作用。通过红外和可见光等图像的仿真实验结果表明,提出的融合算法是有效的。 相似文献
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针对复杂图像易受背景干扰的问题,提出一种基于显著性与脉冲耦合神经网络(Saliency and Pulse Coupled Neural Network,SPCNN)的图像分割方法。首先,利用显著性检测算法和最大类间方差法获得显著性图以及目标图像,排除了背景对初始种子点选取的干扰;然后,计算出显著性图的质心,并将其作为初始种子点;最后,采用改进的基于区域生长的脉冲耦合神经网络对目标图像进行分割。在Berkeley图像库和Ground truth Database图像库上对SPCNN模型进行了验证。实验结果表明,在一致性系数CC、相似性系数SC、综合指标IC 3个方面,SPCNN模型均优于所对比的PCNN模型、区域生长模型和RG-PCNN模型。 相似文献
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将基于NSST域的简化脉冲耦合神经网络(Simplified Pulse Coupled Neural Network,SPCNN)模型应用到图像融合中.文章选取一组医学图像(CT和MRI)和一组遥感图像(可见光和红外),分别采用SPCNN算法和传统算法进行图像融合对比实验.实验结果表明,SPCNN算法在主观视觉方面得到较好的效果,还提高了算法运行速率,保留了更多的图像细节信息. 相似文献
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基于非下采样contourlet变换与脉冲耦合神经网络的图像融合算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于非下采样contourlet变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合算法.该方法首先利用非下采样eontourlet变换对输入图像进行多尺度分解、多方向稀疏分解,准确捕获图像中的高维奇异信息,然后利用脉冲耦合神经网络的同步激发特性确定融合规则,选取融合系数,提高融合性能.实验结果表明,算法比小波变换、contourlet变换有更好的融合性能. 相似文献
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一种改进型脉冲耦合神经网络及其图像分割 总被引:3,自引:1,他引:3
文章结合人类视觉系统(HVS)对图像各个区域敏感度不同这一特性,对通常的脉冲耦合神经网络模型(PC-NN--PulseCoupledNeuralNetwork)进行了改进,分析了改进模型的特性及其参数优化原理,提出了一种基于这种改进PCNN的图像分割算法。该算法可根据像素周边区域的灰度梯度大小发放不同值的脉冲,从而自适应地将图像分为多个不同等级的高低信息区域,较好地仿真了人类视觉系统特性。并将该算法应用于图像压缩,在压缩比和重建图像主观视觉感知质量上均达到了较好的性能。 相似文献
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一种基于QPSO的脉冲耦合神经网络参数的自适应确定方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型中的参数主要通过人工定义的问题,提出一种基于量子微粒群优化(QPSO)算法的PCNN参数自动确定方法,并分析该算法的时间复杂度。该方法利用PCNN分割后的图像熵作为QPSO算法的适应度函数,在解空间中自动搜索PCNN中待确定参数的最优值,提供一种PCNN神经元模型中的参数自动确定方法。将该方法应用于图像分割时,以互信息量作为图像分割评价标准。仿真结果表明文中方法实现正确的图像分割,其性能优于Otsu方法、人工调整PCNN参数方法、遗传算法优化方法和微粒群优化方法,表现出较好的鲁棒性。 相似文献
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基于改进PCNN和互信息熵的自动图像分割 总被引:3,自引:1,他引:3
脉冲耦合神经网络(PCNN)由于其良好的脉冲传播特性在图像分割中得到了广泛应用。针对其需要人机交互通过实验确定其相关参数等问题,改进PCNN模型,以像素对比度作为链接矩阵,以互信息作为迭代终止的判决依据,提出基于改进脉冲耦合神经网络的自动图像分割。实验结果表明,该方法实时性好、自适应性强,分割出的目标轮廓清楚。 相似文献
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为提高图像融合质量和融合效率,提出一种基于脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合改进算法。对待融合的源图像作分块处理,选取合理的图像质量评价指标,计算每个分块的指标值,归一化后相减得到指标差值。把指标差值作为外部刺激输入到PCNN模型中,得到脉冲输出结果。用脉冲输出与给定的阈值作比较,若输出脉冲超过阈值则选择指标值大的源图像块作为融合图像块,否则取指标值小的源图像块。选取互信息、交叉熵、均方根误差、峰值信噪比、结构相似度以及相关系数6个客观质量评价指标进行评价,实验结果表明,该算法可获得较好的图像融合效果。 相似文献
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提出了一种脉冲耦合神经网络和偏态指标相结合的算法来对图像进行自动分割,主要思路是用偏态指标作为分割图像的测度,当分割输出图像的偏态指标达到最小时,分割迭代过程自动终止,从而实现了图像的自动分割。仿真试验结果验证了算法的较好效果,具有实用和推广的价值。 相似文献
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改进型脉冲耦合神经网络在图像处理中的动态行为分析 总被引:5,自引:0,他引:5
为了进一步拓展脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network, PCNN)在图像处理领域的应用深度, 本文对改进型PCNN在图像处理中的动态行为结合网络参数进行了具体的理论分析和公式推导, 明确了PCNN的动态行为特性受网络参数变化的影响, 并给出了保证其所有神经元只点火一次的网络参数确定准则, 最后将改进型PCNN应用于实际图像分割中. 实验结果证明了其动态行为特性与参数确定准则之间关系的正确性和算法的有效性. 相似文献