通过耦合神经脉冲网络法来增强图像

该文章为图像处理者在进行图像增强时增添了一种新的方法，特别适用于彩色图像

关于脉冲耦合神经网络的图像融合代码

利用脉冲耦合神经网络进行融合的图像，大大的增加了融合图像的清晰度，具有良好的融合效果

论文研究-利用邻域激励的自适应PCNN进行医学图像融合.pdf

对于不同模态的医学图像进行融合处理，可为临床提供新的诊断信息，设计了一种邻域空间频域激励的自适应PCNN医学图像融合新方法。首先，使用图像逐像素地改进拉普拉斯能量和（SML）清晰度作为PCNN对应神经

论文研究-基于PCNN和果蝇优化算法的自适应图像融合.pdf

针对脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks，PCNN）中参数选取不易确定的不足，提出一种基于脉冲耦合神经网络和果蝇优化算法（Fruit Fly Optimizat

论文研究-优化的PCNN自适应三维图像分割算法.pdf

脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)对图像分割具有天然的优势，但是传统的PCNN模型参数难以确定，且算法耗时多。对多种PCNN模型进行研究改进，并利

论文研究-改进的脉冲耦合神经网络人脸特征提取方法.pdf

零值绝缘子是造成输配电网络对地短路故障的重要原因之一。利用红外热像技术检测零值绝缘子的关键在于获取最优且适当的红外热像特征。提出了一种Logistic回归分析筛选零值绝缘子红外热像特征的方法。利用中值

论文研究-基于人眼视觉特性的图像自适应量化 .pdf

基于人眼视觉特性的图像自适应量化，马建林，马义德，本文利用人眼视觉特性的原理，提出了一种基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像量化方法，首先将灰度图像导入该网络；然后根据输入��

论文研究-基于PCNN和非线性滤波万有引力的医学图像融合.pdf

为了更好地满足现代医学临床诊断和治疗的需要，提高医学图像的融合质量，提出在提升小波变换的基础上，结合脉冲耦合神经网络（PCNN）和像素点的非线性滤波万有引力的医学图像融合方法。低频子系数采用基于区域灰

NSSTPCNN 图像融合.zip

这是基于NSST非下采样剪切波和自适应脉冲耦合神经网络的图像融合算法。编程语言为matlab，下载解压后直接运行。

论文研究-一种新的低对比度图像增强的方法.pdf

针对低对比度的偏暗图像, 结合人眼的视觉感知特性, 提出了一种基于脉冲耦合神经网络和非线性拉伸相结合的图像增强算法, 详细讨论了局部和整体对比度图像增强的方法。通过分析和实验结果, 表明该方法不仅能明

论文研究-改进交叉视觉皮质模型的医学图像融合方法.pdf

传统的交叉视觉皮质层模型（intersecting cortical model，ICM）在图像边缘检测和图像的分割等领域得到了广泛的应用，但模型中的一些参数需要人工去选取，从而降低了模型应用结果的准

研究论文-无需设置参数的快速PCNN图像分割.pdf

脉冲耦合神经网络（PCNN）拥有良好的仿生学依据，在图像分割领域获得了很大的成功.但传统PCNN网络需要设置大量参数，且需要对最佳迭代结果进行选择.以往提出的经典解决方法大多需要预设一个较高的迭代次数

一种基于模糊逻辑的自适应阈值图像分割方法

图像是人类感知世界的视觉基础，然而在人类通过视觉获取的大量图像信息中，并不是所有的信息内容都是我们所需要的，所以需要把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。本文对图像分割方法进行了研究，给出了一种

自适应PCNN与信息提取的红外与可见光图像融合_王烈

自适应PCNN与信息提取的红外与可见光图像融合_王烈，脉冲耦合神经网络

基于显著矩阵与神经网络的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合过程中出现的细节损失严重、视觉效果不佳等问题,提出了基于多尺度几何变换模型的融合方法。首先,采用改进的视觉显著性检测算法对红外与可见光图像进行显著性检测,并构建显著性矩阵;然后

基于改进LP变换及自适应PCNN的多聚焦图像融合方法

<p>提出一种抗噪声多聚焦图像融合方法. 首先, 采用改进拉普拉斯金字塔(LP) 变换构造图像的塔形数据结构,每层数据经脉冲耦合神经网络(PCNN) 迭代运算生成相应的点火次数矩阵; 然后, 以此为依

基于改进SPCNN的双阈值自适应分割

为解决脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network， PCNN）在图像分割中存在噪声适应性差、分割效率低等问题，提出一种基于SPCNN的双阈值自适应分割方法。首先通过整合

一种基于PCNN的电力设备故障区域提取方法

针对红外自动监控电力设备是否存在故障问题，结合脉冲耦合神经网络(PCNN)同步点火特性，提出一种基于PCNN的红外图像感兴趣区域提取方法。首先针对原始的动态阈值振荡问题，采用神经元点火信息构建新的动态

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