交叉皮层模型及其在图像处理中的应用  

Image Processing Using Intersecting Cortical Model

作　　者：绽琨[1] 张红娟[1] 马义德[1] 刘丽[1] 田乐[1] 

机构地区：[1]兰州大学信息科学与工程学院,兰州730000

出　　处：《北京邮电大学学报》2009年第4期40-45,共6页Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications

基　　金：国家自然科学基金项目(60872109);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-06-0900);甘肃省自然科学基金项目(0710RJZA015)

摘　　要：深入分析了交叉皮层模型(ICM)的性能参数、基本特性和工作原理,得出无耦合时的内部活动项累加式、点火时刻表达式和点火周期等,总结出ICM模型表现的变阈值特性、非线性脉冲调制特性、同步脉冲发放现象、捕获特性、动态脉冲发放现象、自动波特性和综合时空特性.在此研究基础上提出自动图像分割算法和自动边缘提取算法以及用ICM与正交变换结合进行特征提取的算法,并采用ICM与数学形态学和中值滤波相结合的方法去除脉冲噪声.计算机仿真结果表明,提出的算法均能取得较好的结果,而且由于ICM结构简单,易于实现,运算速度也较快.The working principle, performance parameters, behaviors and main characteristics of intersecting cortical model （ICM） are analyzed. The expressions of internal activity without coupling, firing time and firing periodicity are derived from the mathematical description of ICM. The ICM features of variable threshold, nonlinear pulse modulation, synchronous pulse bursts, pulse capture, dynamic pulse bursts, auto-wave and synthesized space-time are summarized. Then, the applications of ICM in automatic image segmentation, automatic edge extraction, feature extraction and image smoothing are introduced respectively. Experiments show that ICM can be used to segment images, retrieve images and de-noise images effectively.

关 键 词：交叉皮层模型 图像处理 分割 特征提取 平滑 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391[自动化与计算机技术—控制科学与工程]