基于PCNN的迷宫最短路径求解算法 被引量：13

1

作者 宋寅卯 袁端磊 《电路与系统学报》 CSCD 北大核心 2005年第3期72-75,共4页

本文根据脉冲耦合神经网络(PCNN)并行运行的特点,提出了基于PCNN模型的迷宫最短路径搜索算法。从理论上对该算法进行了分析和讨论,并给出了具体的算法和实验结果,验证了该方法的有效性。与其他算法相比,该方法可以在最短的时间内完成最... 本文根据脉冲耦合神经网络(PCNN)并行运行的特点,提出了基于PCNN模型的迷宫最短路径搜索算法。从理论上对该算法进行了分析和讨论,并给出了具体的算法和实验结果,验证了该方法的有效性。与其他算法相比,该方法可以在最短的时间内完成最短路径的搜索。 展开更多

关键词 pcnn模型 迷宫 最短路径搜索

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基于卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合 被引量：11

2

作者 董安勇 苏斌 +2 位作者 赵文博 杜庆治 彭艺 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1547-1553,共7页

稀疏表示是以块为单位进行编码的,因此破坏了图像块间的相关性。针对上述问题,提出了基于卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合算法。该算法采用交替方向乘子算法(ADMM)求解非下采样轮廓波变换(NSCT)域强边缘子带的卷积稀疏系数,完成特... 稀疏表示是以块为单位进行编码的,因此破坏了图像块间的相关性。针对上述问题,提出了基于卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合算法。该算法采用交替方向乘子算法(ADMM)求解非下采样轮廓波变换(NSCT)域强边缘子带的卷积稀疏系数,完成特征响应系数的融合。同时,采用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的点火图完成NSCT域高频子带的融合。实验结果表明:该算法解决了稀疏表示的"块效应"问题,同时又兼具PCNN模型的视觉特性,可以有效地捕捉源图像的特征信息。另外,在主观视觉评价和客观质量评价方面均优于现有算法。 展开更多

关键词 图像融合 卷积稀疏表示 pcnn神经元模型 NSCT变换

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基于最优PCNN模型的织物疵点自动检测 被引量：7

3

作者 宋寅卯 袁端磊 +1 位作者 卢易枫 乔桂花 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期888-891,共4页

脉冲耦合神经网络(PCNN)直接来自于动物视觉特性的研究,它可以准确地检测到织物疵点的存在。但因目前理论上很难解释PCNN模型参数与图像识别效果之间的关系,为了获得较好的图像识别效果,需要多次的实验来选择PCNN模型参数。本文提出了... 脉冲耦合神经网络(PCNN)直接来自于动物视觉特性的研究,它可以准确地检测到织物疵点的存在。但因目前理论上很难解释PCNN模型参数与图像识别效果之间的关系,为了获得较好的图像识别效果,需要多次的实验来选择PCNN模型参数。本文提出了一种根据织物纹理的特征,自动选择最优化PCNN模型参数的方法。实验结果表明,优化后PCNN模型可以有效地提取到纹理图像局部的灰度和空间邻近的特征信息,从而获得理想的织物疵点检测效果。 展开更多

关键词 织物疵点 检测 pcnn模型 最优化

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基于稀疏表示和NSCT-PCNN的红外与可见光图像融合 被引量：7

4

作者 夏景明 陈轶鸣 +1 位作者 陈轶才 何恺 《电光与控制》 北大核心 2018年第6期1-6,共6页

针对小波变换容易造成细节信息丢失、非下采样轮廓波变换(NSCT)分解的低频子带系数不稀疏以及红外与可见光图像融合结果综合性能不佳的问题,提出了一种基于稀疏表示和NSCT-PCNN的红外与可见光图像融合算法。首先将源图像进行NSCT分解,... 针对小波变换容易造成细节信息丢失、非下采样轮廓波变换(NSCT)分解的低频子带系数不稀疏以及红外与可见光图像融合结果综合性能不佳的问题,提出了一种基于稀疏表示和NSCT-PCNN的红外与可见光图像融合算法。首先将源图像进行NSCT分解,获得低、高频子带;其次,利用K奇异值分解(K-SVD)算法对低频子带进行字典训练,实现低频子带的稀疏表示和低频稀疏系数的融合;然后,利用高频子带的空间频率激励脉冲耦合神经网络(PCNN),选择较大点火次数的系数作为高频子带的融合系数;最后对低、高频子带融合系数进行NSCT逆变换,得到融合的图像。实验结果表明,该算法在视觉效果和客观指标方面均具有较大优势,且融合结果综合性能优于现有算法。 展开更多

关键词 图像融合 红外图像 NSCT变换 奇异值分解 稀疏表示 pcnn神经元模型

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基于GRU和PCNN的电力知识抽取 被引量：6

5

作者 宋厚岩 王汉军 《计算机系统应用》 2021年第9期200-205,共6页

构造电力系统知识图谱最重要的就是电力知识的抽取,针对目前传统基于监督学习、单一神经网络模型存在的问题和缺点,如CNN擅长提取局部最重要特征而不适合处理序列输入;RNN在处理序列化任务占优势却对于重要特征的提取很乏力,因此本文改... 构造电力系统知识图谱最重要的就是电力知识的抽取,针对目前传统基于监督学习、单一神经网络模型存在的问题和缺点,如CNN擅长提取局部最重要特征而不适合处理序列输入;RNN在处理序列化任务占优势却对于重要特征的提取很乏力,因此本文改进了一种基于GRU和PCNN的模型,该模型可以有效解决传统模型的不足,通过结合GRU模型和PCNN模型的优点,实验结果表明该方法相比传统方法效果极佳,可以有效实现对电力系统知识抽取. 展开更多

关键词 知识抽取 神经网络 电力系统 pcnn模型

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改进型脉冲耦合神经网络高分辨率SAR图像分割 被引量：5

6

作者 汪华章 宰文姣 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期176-182,共7页

针对高分辨率SAR(合成孔径雷达)图像噪声强,目标分割难度大的特点,提出一种改进的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型的SAR图像分割算法。首先根据SAR图像中相干斑噪声的特点,采用复小波进行去噪。然后,在传统PCN... 针对高分辨率SAR(合成孔径雷达)图像噪声强,目标分割难度大的特点,提出一种改进的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型的SAR图像分割算法。首先根据SAR图像中相干斑噪声的特点,采用复小波进行去噪。然后,在传统PCNN模型的基础上,对神经元的输入信号,尤其是链接系数和阈值的非线性衰减子因子进行了改进和简化,同时对链接强度系数β进行理论上的近似推导,并减少人工设置的参数。最后,通过最佳阈值对其结果进行二值化处理得到感兴趣的目标图像。实验结果表明,改进后的算法运行效率提高,自适应性增强。与传统算法相比,区域一致性提高0.013,区域的对比度提高0.015,效果优于传统的PCNN算法,为高分辨率SAR图像分割提供了一种新策略。 展开更多

关键词 高分辨率 SAR图像分割 相干斑噪声 pcnn模型

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基于PCNN的自动图像分割 被引量：3

7

作者 邓翔宇 马义德 《兰州工业学院学报》 2014年第3期1-7,共7页

脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像分割中得到了广泛的应用,但对网络参数的确定以及最优结果的选则一直是一个难题,主要是以人工经验为主,虽然提出了一些参数自动设置的算法,但都缺乏对模型本身数学理论的研究和分析.通过对PCNN网... 脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像分割中得到了广泛的应用,但对网络参数的确定以及最优结果的选则一直是一个难题,主要是以人工经验为主,虽然提出了一些参数自动设置的算法,但都缺乏对模型本身数学理论的研究和分析.通过对PCNN网络神经元点火特性的分析,提出了一种基于图像最大灰度值最小时刻点火的参数自适应设定算法,并针对该算法构造了一种新的用于最优结果选择的判定准则.将其用于lena等图像分割中,取得了与主观评价相一致的结果,而且表现出更快的速度和较好的鲁棒性. 展开更多

关键词 pcnn模型 神经元点火特性 参数自适应设定 最优结果选择

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基于图像分析的堆浸铀矿石颗粒参数辨识 被引量：3

8

作者 宁志刚 郝光鹏 +2 位作者 程雄 沈文斌 丁德馨 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期300-304,312,共6页

采用数字图像处理技术对铀矿石颗粒参数进行测量,并确定铀矿石块度分布.首次将图像引导滤波器应用于矿石图像滤波,较好地滤除了图像噪声和保持矿石边缘细节信息.采用基于最大类间后验交叉熵准则的PCNN图像分割算法分割矿石图像,减少了... 采用数字图像处理技术对铀矿石颗粒参数进行测量,并确定铀矿石块度分布.首次将图像引导滤波器应用于矿石图像滤波,较好地滤除了图像噪声和保持矿石边缘细节信息.采用基于最大类间后验交叉熵准则的PCNN图像分割算法分割矿石图像,减少了矿石粘连现象.为了解决第一次分割后矿石粘连现象,采用基于凹点匹配的数字图像切割算法对粘连的矿石图像进行第二次分割,能有效分离粘连矿石图像.采用基于形状特征的颗粒参数测量法测量颗粒参数,提高了颗粒参数的测量精度,得到了矿石块度的统计分布图.实验数据表明,该方法测量误差较小,能满足实际需求. 展开更多

关键词 颗粒参数 引导滤波 pcnn模型 凹点匹配 形状特征

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基于PCNN的图像边缘检测方法 被引量：1

9

作者 邓翔宇 《自动化与仪器仪表》 2012年第3期130-131,134,共3页

通过对PCNN点火特性的分析,提出了一种利用PCNN点火阶梯特性和图像灰度统计特性进行图像边缘检测的新方法。在PCNN参数的设置过程中,采用了自适应设置的方法,使得该算法具有较好的实用性。仿真实验表明该方法可以有效地实现图像的边缘... 通过对PCNN点火特性的分析,提出了一种利用PCNN点火阶梯特性和图像灰度统计特性进行图像边缘检测的新方法。在PCNN参数的设置过程中,采用了自适应设置的方法,使得该算法具有较好的实用性。仿真实验表明该方法可以有效地实现图像的边缘检测。 展开更多

关键词 pcnn模型 点火特性 参数确定 图像边缘检测

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脉冲耦合神经网络在图像处理中的应用 被引量：2

10

作者 张燕 陆晓飞 《信息化研究》 2015年第3期47-52,共6页

文章简要介绍了有生物学依据的新型人工神经网络——脉冲耦合神经网络(PCNN),总结了近年来PCNN用于图像处理方面的研究成果,阐述了PCNN在图像去噪、图像增强、图像分割、图像边缘检测、图像融合、图像阴影去除、最小路径求解等方面的各... 文章简要介绍了有生物学依据的新型人工神经网络——脉冲耦合神经网络(PCNN),总结了近年来PCNN用于图像处理方面的研究成果,阐述了PCNN在图像去噪、图像增强、图像分割、图像边缘检测、图像融合、图像阴影去除、最小路径求解等方面的各种新算法。研究发现,PCNN可有效用于图像处理。虽然PCNN解决图像处理的不同问题时算法各异,但都用到了PCNN的脉冲传播特性。最后指出了今后PCNN的一些研究热点。 展开更多

关键词 脉冲耦合神经网络 pcnn模型 图像处理

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改进的PCNN模型在多光谱与全色图像融合中的应用研究 被引量：2

11

作者 段先华 操佳佳 刘佳 《现代电子技术》 2014年第3期55-60,共6页

介绍了PCNN模型原理,提出了基于双通道自适应的PCNN多光谱与全色图像融合算法。该算法首先将RGB空间的多光谱图像转换为HSV彩色空间,然后将HSV彩色空间中的非彩色通道(V通道)的灰度像素值和全色图像的像素灰度值分别作为PCNN-1及PCNN-2... 介绍了PCNN模型原理,提出了基于双通道自适应的PCNN多光谱与全色图像融合算法。该算法首先将RGB空间的多光谱图像转换为HSV彩色空间,然后将HSV彩色空间中的非彩色通道(V通道)的灰度像素值和全色图像的像素灰度值分别作为PCNN-1及PCNN-2的神经元输入,利用方向性信息作为自适应链接强度系数,对非彩色通道图像和全色图像进行自适应分解,再将点火时间序列送入判决因子得到新的非彩色通道图像,最后将原多光谱图像的H通道分量、S通道分量及新的V通道分量经HSV空间逆变换获得最终的融合图像。实验结果表明,该算法不仅解决了链接强度系数自动设置的问题,而且充分考虑到图像边缘和方向特征的影响,无论在主观视觉效果,还是客观评价标准上均优于IHS、PCA、小波融合等其他图像融合算法,同时降低了计算复杂度。 展开更多

关键词 遥感图像 图像融合 pcnn模型 HSV彩色空间

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基于图像复杂度的PCNN边缘检测新算法 被引量：2

12

作者 王晓军 王崴 +1 位作者 刘晓卫 周诚 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期154-158,共5页

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中存在的参数庞大、自适应设置和迭代终止条件判定困难等问题,提出了一种基于图像复杂度的PCNN边缘检测新算法。该算法从PCNN数学模型出发,在保留模型同步脉冲发放特性和捕获特性的基础上... 针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中存在的参数庞大、自适应设置和迭代终止条件判定困难等问题,提出了一种基于图像复杂度的PCNN边缘检测新算法。该算法从PCNN数学模型出发,在保留模型同步脉冲发放特性和捕获特性的基础上,对模型进行了数学形式上的简化,减少了模型中参数的数量,同时结合图像复杂度提出参数自适应设置方法。经过实验论证,结果表明该算法能获得完整的图像边缘轮廓和细节,实现PCNN模型实用化、智能化。 展开更多

关键词 pcnn模型 图像复杂度 边缘检测 参数自适应设置

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结合PCNN和LOG算子的高分辨率遥感影像边缘检测方法 被引量：1

13

作者 黄克凤 於雪琴 黄亮 《贵州大学学报（自然科学版）》 2015年第5期29-32,共4页

提出一种结合PCNN(Pulse-Coupled Neural Network)和LOG(Laplacian of Gaussian)算子的高分辨率遥感影像边缘检测方法。该方法首先采用中值滤波器对遥感影像进行消噪处理;然后采用PCNN模型对滤波后影像进行分割得到目标影像;最后采用LO... 提出一种结合PCNN(Pulse-Coupled Neural Network)和LOG(Laplacian of Gaussian)算子的高分辨率遥感影像边缘检测方法。该方法首先采用中值滤波器对遥感影像进行消噪处理;然后采用PCNN模型对滤波后影像进行分割得到目标影像;最后采用LOG算子对目标影像进行边缘检测,并对边缘检测结果进行精度评价。实验结果显示,提出的边缘检测方法是一种有效地、可靠地边缘检测方法。 展开更多

关键词 遥感影像 边缘检测 LOG算子 pcnn模型

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基于视觉注意机制PCNN模型的车牌图像分割方法

14

作者 杨娜 陈后金 陈益强 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期51-57,共7页

车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定、大小不一,以及分割易受光照影响的特点.因此,车牌图像的分割始终是车辆跟踪、车辆识别等领域中的难点问题.针对以上问题,本文提出了基于视觉注意机制脉冲耦合神经网络模型的车牌图像分割方法... 车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定、大小不一,以及分割易受光照影响的特点.因此,车牌图像的分割始终是车辆跟踪、车辆识别等领域中的难点问题.针对以上问题,本文提出了基于视觉注意机制脉冲耦合神经网络模型的车牌图像分割方法.该方法将视觉注意机制中的数据驱动模式和任务驱动模式相结合.数据驱动模式中,通过对PCNN模型细胞感受野功能的完善,使优化PCNN模型具有了尺度性和方向性.任务驱动模式中,针对不同尺度的分割,利用组合不变矩和局部灰度熵,自适应地确定目标的特征尺度和最佳尺度,并确定该目标最终的分割结果.经实验验证,该方法对车牌图像具有较好的分割效果. 展开更多

关键词 信息技术 图像分割 视觉注意机制 优化pcnn模型 组合不变矩 局部灰度熵

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利用脉冲耦合神经网络的高光谱多波段图像融合方法 被引量：9

15

作者 常威威 郭雷 +1 位作者 付朝阳 刘坤 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期205-209,235,共6页

针对高光谱图像波段众多、数据量大的特点,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)模型的高光谱多波段图像融合方法.根据高光谱图像多输入的特点对原始PCNN模型进行了扩充,采用多通道PCNN模型来对输入图... 针对高光谱图像波段众多、数据量大的特点,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)模型的高光谱多波段图像融合方法.根据高光谱图像多输入的特点对原始PCNN模型进行了扩充,采用多通道PCNN模型来对输入图像进行非线性融合处理.通过分析传统变阈值衰减模型的特点及其不足,提出了修正的变阈值指数增加模型,以改善融合效果和降低PCNN运行的时间复杂度.利用记录点火时刻的赋时矩阵得到带有一定增强效果的融合结果图像.实验结果表明,该方法的融合效果要优于传统的主成分分析融合方法和小波变换融合方法. 展开更多

关键词 高光谱图像 图像融合 脉冲耦合神经网络 多通道脉冲耦合神经网络模型

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基于改进PCNN模型的对称中值滤波方法 被引量：6

16

作者 吴海龙 柏正尧 +1 位作者 张瑜 檀磊 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期43-49,共7页

为滤除灰度图像中椒盐噪声同时保留图像细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN模型执行一次点火操作从而定位灰度图像中噪声像素点位置,然后利用提出的对称检测中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而其他位置像素信息保... 为滤除灰度图像中椒盐噪声同时保留图像细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN模型执行一次点火操作从而定位灰度图像中噪声像素点位置,然后利用提出的对称检测中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而其他位置像素信息保持不变.实验仿真表明,新提出的方法对噪声密度低于60%的椒盐噪声图像较已有的滤波算法有更优异的滤波性能.该算法能有效滤除噪声而且对图像的边缘细节保留完整,实验结果证明了算法的有效性. 展开更多

关键词 改进pcnn模型 椒盐噪声 对称检测 中值滤波

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一种优化脉冲耦合神经网络模型及在图像分割中的应用 被引量：5

17

作者 安琦 李敏 +1 位作者 何玉杰 姚俊萍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第S1期215-217,共3页

针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型参数主要通过人工设定问题,以简化参数为目的将PCNN模型的调制参数β与连接权矩阵K简化为链接系数矩阵W,提出一种优化PCNN神经元模型。该模型应用于图像分割时,充分利用图像本身空间和灰度特... 针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型参数主要通过人工设定问题,以简化参数为目的将PCNN模型的调制参数β与连接权矩阵K简化为链接系数矩阵W,提出一种优化PCNN神经元模型。该模型应用于图像分割时,充分利用图像本身空间和灰度特性自动确定链接系数,实现对图像的有效分割。实验结果表明,所提方法可以有效对图像进行自动分割,其分割效果优于Otsu方法、人工调整PCNN参数方法。 展开更多

关键词 优化pcnn模型 参数设定 图像自动分割

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基于改进PCNN模型的椒盐噪声级化滤波方法 被引量：3

18

作者 吴海龙 李海燕 +2 位作者 柏正尧 张瑜 檀磊 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期18-24,共7页

为有效滤除椒盐噪声同时保留图像的灰度细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN简化模型进行一次点火过程,定位灰度图像中被噪声污染和未被噪声污染的像素点,然后采用提出的级化中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而保持... 为有效滤除椒盐噪声同时保留图像的灰度细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN简化模型进行一次点火过程,定位灰度图像中被噪声污染和未被噪声污染的像素点,然后采用提出的级化中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而保持其他像素点不变.仿真实验表明,提出的方法对不同强度的椒盐噪声图像均有较好的滤波性能.比较已有的滤波算法,该算法能在高噪声强度时有效滤除噪声并同时很好地保留图像的边缘细节,实验结果证明了算法的有效性. 展开更多

关键词 改进pcnn模型 椒盐噪声 图像滤波 级化中值滤波

原文传递

基于多尺度空间PCNN模型的图像分割算法 被引量：3

19

作者 杨娜 陈后金 +1 位作者 郝晓莉 李艳凤 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期27-30,共4页

运动车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定和大小不一的特点,因此,对车辆图像分割时车牌区域容易产生过分割与欠分割问题.脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)被誉为"第三代神经网络"并广泛应用于图像... 运动车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定和大小不一的特点,因此,对车辆图像分割时车牌区域容易产生过分割与欠分割问题.脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)被誉为"第三代神经网络"并广泛应用于图像分割.在利用PCNN模拟人类视觉的图像分割过程中,由于传统PCNN模型中的连接矩阵使用固定值表示,使得PCNN模型不能满足图像分割时尺度变化的需求.为了解决这个问题,本文提出了基于多尺度空间PCNN模型的车辆图像分割算法,将尺度空间引入PCNN模型,使PCNN模型具有了尺度特性,提高了系统自适应分割车牌图像的能力. 展开更多

关键词 图像分割 脉冲耦合神经网络模型 尺度空间 多尺度空间pcnn模型

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基于改进PCNN模型的偏振图像融合算法 被引量：2

20

作者 姜兆祯 韩裕生 +1 位作者 任帅军 张延厚 《舰船电子工程》 2021年第3期33-36,175,共5页

偏振成像可以得到目标的多维偏振信息,各偏振参量图像之间具有很强的相关性,它们之间不仅包含大量的共有信息,还拥有各自的特有信息。针对如何从复杂背景中凸显目标,提高目标的辨识度这一问题,提出一种基于改进神经网络模型的偏振图像... 偏振成像可以得到目标的多维偏振信息,各偏振参量图像之间具有很强的相关性,它们之间不仅包含大量的共有信息,还拥有各自的特有信息。针对如何从复杂背景中凸显目标,提高目标的辨识度这一问题,提出一种基于改进神经网络模型的偏振图像融合算法,将传统PCNN模型扩展到双通道,采用像素的平均梯度(AG)作为PCNN的链接系数,空间频率(SF)作为模型的输入项,对强度图与偏振度图进行融合处理,最后将实验结果与其他常用方法进行对比,客观评价指标表明,该算法融合效果更佳,且融合图像的边缘细节特征也更为清晰明显。 展开更多

关键词 偏振图像 图像融合 改进pcnn模型 平均梯度 链接系数 空间频率

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