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基于PCNN和改进邻域判决的红外弱小目标检测算法
图像分割 弱小目标检测 PCNN 邻域判决
2018/3/20
针对复杂背景下红外运动弱小目标的检测问题，提出了一种基于脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network，PCNN）和改进邻域判决的红外弱小目标检测算法。该算法利用侧抑制网络对输入图像进行滤波，实现背景抑制和目标增强；利用PCNN进行单帧图像分割，将可能的目标和背景杂波及噪声初步分离，确定候选目标；利用改进的邻域判决方法分析候选目标的运动特性，自适应确定判决的邻域大小，结...
针对传统的基于多尺度变换的红外与可见光图像融合,对比度不高,边缘等细节信息保留不充分等问题,结合NSCT变换的多分辨率、多方向特性和PCNN全局耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSCT变换结合边缘特征和自适应PCNN红外与可见光图像融合算法.对于低频子带,采用一种基于边缘的融合方法;对于高频方向子带,采用方向信息自适应调节PCNN的链接强度,使用改进的空间频率特征作为PCNN的外部激励,根据...
改进遍历过程的PCNN在图像处理中的应用
脉冲耦合神经网络 噪声判定 均值滤波
2014/4/17
图像通常包含多个颜色相同的连通区域，针对脉冲耦合神经网络无法对它们进行分离提取的问题，提出一种改进遍历过程的脉冲耦合神经网络模型。通过引入深度优先搜索遍历算法，将不连通的多个同色区域分层激活，从而实现分离。最后针对图像噪声对新模型的影响，对其作进一步改进。以每层激活区域的大小作为图像噪声杂点判定的依据，并引入均值滤波算法来消除。实验验证了改进后的模型对图像多个同色连通区域的分离效果及噪声杂点的去除...
基于稀疏表示和PCNN的多模态图像融合
信号稀疏表示 bandelet变换 几何流 脉冲耦合神经网络 图像融合
2013/12/10
提出一种基于稀疏表示和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)的新方法。首先将原图像进行bandelet变换,提取出图像中的几何流和bandelet系数等重要信息,再利用PCNN进行几何流融合、根据稀疏相似度优化融合后的几何流,然后更新部分bandelet系数并根据最大绝对值规则进行融合,最后通过bandelet逆变换得到融合后的图像。仿真实验结果表...
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...
利用Unit-Linking PCNN模型，结合最小交叉熵准则，边缘检测预处理，均匀分块处理，将灰度图像分割成二值图像，在二值分割图基础上实施Unit-Linking PCNN边缘检测.边缘检测预处理以块状增强方式增强了图像对比度，强化了图像边缘；均匀分块处理实现了灰度图像的近似多阈值分割.分析了边缘检测预处理中各步骤的作用，比较了不同均匀分块数目对边缘检测结果的影响.与Canny算子和相关文献结...
利用PCNN实现商标图像检索新方法
商标检索 脉冲耦合神经网络 图像预处理
2012/11/6
为了解决商标存在尺度缩放、角度旋转和区域局部变化后的难以检索的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络模型(PCNN,Pulsed Coupled Neural Network)的商标检索新方法.首先通过PCNN图像分割和直方图均衡化技术相结合提出了一种有效的图像预处理算法,以减小颜色对于商标灰度分布差异产生的影响.然后在PCNN模型中提出了边缘时间序列概念,并用于提取商标图像的形状特征,最终实现了商...
结合脉冲耦合神经网络与粗集理论，提出了一种空频域结合的二重水印算法，用于生物细胞图像的版权保护。首先在小波变换域中用粗集理论的方法找出水印嵌入位置，嵌入第一重水印信息，在此基础上，找出图像空间域中纹理复杂区域再次嵌入水印；然后讨论了水印的提取方法；最后进行了鲁棒性检测。仿真表明，该算法具有较强的不可见性和较好的鲁棒性，能准确地提取出水印信息，可以有效地对生物细胞图像进行版权保护。
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....
利用PCNN神经元点火位置信息的语音特征研究
语谱图 脉冲耦合神经网络 说话人识别
2009/12/10
语谱图是语音信号的时频表示，含有丰富的信息。把语谱图输入到脉冲耦合神经网络（PCNN）可以获得语音的特征矢量。传统的语音特征采用PCNN50次迭代的点火次数。提出了一种新的语音特征参数，该参数基于PCNN神经元点火位置的信息。说话人识别的实验表明，新语音特征比传统的特征更能反映话者语音信号的特点，获得更好的识别结果。
利用Unit-Linking PCNN模型，结合最小交叉熵准则，边缘检测预处理，均匀分块处理，将灰度图像分割成二值图像，在二值分割图基础上实施Unit-Linking PCNN边缘检测.边缘检测预处理以块状增强方式增强了图像对比度，强化了图像边缘；均匀分块处理实现了灰度图像的近似多阈值分割.分析了边缘检测预处理中各步骤的作用，比较了不同均匀分块数目对边缘检测结果的影响.与Canny算子和相关文献结...
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...
基于并行点火PCNN模型的图像分割新方法
图像增强 最大香农熵 图像分割
2009/9/8
提出一种并行点火脉冲耦合神经网络(Parallelized firing pulse coupled neural networks, PFPCNN)模型的图像分割方法. 首先用改进的Unit-linking PCNN (ULPCNN)模型对图像进行增强, 便于后续的图像分割. 然后采用PFPCNN新模型对增强后的图像进行分割, 最后用最大香农熵方法判定最佳分割结果. 各种复杂场景下的仿真实验...
PCNN与行程编码结合的图像压缩方法
脉冲耦合神经网络 行程编码 图像压缩
2009/7/24
行程编码是一种简单的基于字典的图像压缩技术，但它本身存在着对某类图像不能有效压缩的缺陷。提出了一种由PCNN和行程编码结合的图像压缩方法，来克服行程编码的缺陷。实验表明，PCNN和行程编码结合的图像压缩方法对不同的图像都能进行有效的压缩。