弹箭与制导学报
彈箭與製導學報
탄전여제도학보
Journal of Projectiles, Rockets, Missiles and Guidance
2015年
4期
154-158
,共5页
王晓军%王崴%刘晓卫%周诚
王曉軍%王崴%劉曉衛%週誠
왕효군%왕외%류효위%주성
PCNN模型%图像复杂度%边缘检测%参数自适应设置
PCNN模型%圖像複雜度%邊緣檢測%參數自適應設置
PCNN모형%도상복잡도%변연검측%삼수자괄응설치
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.
針對脈遲耦閤神經網絡(PCNN)模型在數字圖像處理中存在的參數龐大、自適應設置和迭代終止條件判定睏難等問題,提齣瞭一種基于圖像複雜度的PCNN邊緣檢測新算法.該算法從PCNN數學模型齣髮,在保留模型同步脈遲髮放特性和捕穫特性的基礎上,對模型進行瞭數學形式上的簡化,減少瞭模型中參數的數量,同時結閤圖像複雜度提齣參數自適應設置方法.經過實驗論證,結果錶明該算法能穫得完整的圖像邊緣輪廓和細節,實現PCNN模型實用化、智能化.
침대맥충우합신경망락(PCNN)모형재수자도상처리중존재적삼수방대、자괄응설치화질대종지조건판정곤난등문제,제출료일충기우도상복잡도적PCNN변연검측신산법.해산법종PCNN수학모형출발,재보류모형동보맥충발방특성화포획특성적기출상,대모형진행료수학형식상적간화,감소료모형중삼수적수량,동시결합도상복잡도제출삼수자괄응설치방법.경과실험론증,결과표명해산법능획득완정적도상변연륜곽화세절,실현PCNN모형실용화、지능화.
