PCNN原理及其在图像处理中的应用研究  

PCNN Principle and Its Application in Image Processing

作　　者：程国建[1] 房华[1] 卢飞远[1] 

机构地区：[1]西安石油大学计算机学院,陕西西安710065

出　　处：《现代电子技术》2010年第8期97-99,103,共4页Modern Electronics Technique

基　　金：国家自然科学基金资助项目:基于核向量机的油藏历史拟合代理模型研究(40872087)

摘　　要：脉冲耦合神经网络是依据对猫视觉皮层神经元脉冲串同步振荡现象的研究而发展形成的新型人工神经网络模型。根据脉冲耦合神经网络的原理和模型,分析其特性,研究并总结了它在图像处理中的应用,如图像分割、图像去噪、图像增强、图像融合等。根据脉冲耦合神经网络目前的国内外研究现状,指出今后的研究重点。The pulse coupled neural network （PCNN） is a new artificial neural network model which was formed and developed according to the phenomenon ofthe cats′ visual cortex neurons burst synchronous oscillation. The characteristics of PCNN are analysed,andits application in image processing field, such as image segmentation, image denoising, image enhancement, image fusion and so on is studied according to the principle and model of PCNN, Based on the current research situation of PCNN, the research focus is proposed.

关 键 词：脉冲耦合神经网络 特性 图像处理 同步振荡现象 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]