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脉冲耦合神经网络在图像处理上的应用研究
报告人：XXX
XXX
目录
1理论基础
2基本模型及其功能特性
3应用与实验
4展望
理论根底
猫、猴等哺乳动物
的大脑视觉系统产生
的同步脉冲现象
视觉系统的
Eckhorn数学模型
Johnson等人对Eckhorn
模型进行了改进与简化，诞生了
脉冲耦合神经网络，它在国际上被
称为第三代人工神经网络
哺乳动物视觉通路示意图
根本模型及其功能特性
2.1Eckhorn神经元模型
XXXX年
根本模型及其功能特性
2.2脉冲耦合神经网络模型〔PCNN模型〕
根本模型及其功能特性
2.3工作原理
PCNN的运行行为是各
神经元相互独立运行的组合，
在外部刺激作用下，以一定
自然频率发放脉冲，称为自
然点火。
外部刺激强，点火频率
越高。不同亮度不同时刻，
相同亮度相同时刻。
无耦合PCNN输出脉冲示意图
根本模型及其功能特性
2.3工作原理
PCNN各神经元间存在耦合连
接，一个神经元的点火会引起相
邻神经元提前点火。
具有空间邻近、亮度强度相似
性输入的神经元将在同一时刻点
火。
有耦合神经元点火图
根本模型及其功能特性
2.4根本特性
1变阈值特性
2捕获与非线性调制特性
3动态脉冲发放特性
4同步脉冲发放特性
5自动波特性
6时空综合特性
应用与实验
研究方法与内容
3.1图像分割
变形后的PCNN神经元模型：
去掉动态门限产生机制，自适应遗传算法有哪些信誉好的足球投注网站最优门限阈值
研究方法与内容
3.1图像分割
原始灰度图Ostu算法结果PCNN算法改进的PCNN算法
研究方法与内容
3.2边缘检测
研究方法与内容
3.3图像融合
脉冲耦合神经网络图像融合模型
研究方法与内容
3.3图像融合
总结与展望
4.2展望
Theend
谢谢！
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