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從20世紀90年代開始，通過Reinhard Eckhorn等對貓的視覺皮層神經元脈沖串同步振蕩現象的研究，得到了哺乳動物神經元模型，并由此發展形成了脈沖耦合神經網絡PCNN模型。脈沖耦合神經網絡進一步靠近真實哺乳動物視覺神經網絡中神經細胞的工作原理，非常適合于圖像分割、圖像平滑及降噪等應用，是20世紀神經網絡理論發展的里程碑，引起了眾多學者的興趣。 本書在詳細闡述PCNN脈沖耦合神經網絡的原理的基礎上，分析了其在數字圖像處理技術中的應用，特別是在圖像降噪、圖像分割、參數尋優、壓縮編碼、圖像增強、圖像融合、目標識別、圖像簽名、圖像檢索、組合決策優化、虹膜識別、細胞分析、凹點檢測以及語音識別等方面的最新研究成果，同時介紹了其與數學形態學、小波理論等結合的應用實例，還給出了其在MATLAB環境下編程實現的主要程序，便于研究者和學習者很快上手，盡快掌握，利于PCNN脈沖耦合神經網絡在我國的應用和相關芯片的開發設計。 本書適合數字信號處理、人工智能理論、生物醫學圖像處理等專業研究生、高年級本科生閱讀，還適合數字圖像分析和處理、圖像通信工程等相關領域的研究人員參考使用。
目次
前言
第1章 脈沖耦合神經網絡
1.1 大腦皮層
1.2 脈沖耦合神經網絡的基本模型
1.3 脈沖耦合神經網絡的工作機理
1.4 自適應脈沖耦合神經網絡
1.5 脈沖耦合神經網絡的MATLAB實現
1.6 小結
參考文獻
第2章 圖像濾波及脈沖噪聲濾波器
2.1 圖像處理中的噪聲與濾波
2.2 一些經典噪聲濾波器
2.3 基于簡化PCNN模型的脈沖噪聲濾波器
2.4 基于PCNN的高斯噪聲濾波器
參考文獻
第3章 脈沖耦合神經網絡在圖像分割中的應用
3.1 圖像分割技術
3.2 生物細胞圖像分割技術的進展
3.3 基于PCNN和熵值最大原則的植物細胞圖像分割
3.4 基于聚類的分割技術進展
3.5 基于區域增長的PCNN分割
3.6 基于交叉熵的改進型PCNN圖像自動分割方法
3.7 基于遺傳算法的PCNN自動系統的研究
3.8 一種生物彩色圖像自動分割新方案
……
第4章 脈沖耦合神經網絡與圖像編碼
第5章 脈沖耦合神經網絡與圖像增強
第6章 脈沖耦合神經網絡與圖像融合
第7章 脈沖耦合神經網絡與形態學
第8章 脈沖耦合神經網絡在特征提取中的應用
第9章 脈沖耦合神經網絡與數字圖像簽名技術
第10章 脈沖耦合神經網絡與組合決策優化
第11章 脈沖耦合神經網絡和小波變換
參考文獻
第1章 脈沖耦合神經網絡
1.1 大腦皮層
1.2 脈沖耦合神經網絡的基本模型
1.3 脈沖耦合神經網絡的工作機理
1.4 自適應脈沖耦合神經網絡
1.5 脈沖耦合神經網絡的MATLAB實現
1.6 小結
參考文獻
第2章 圖像濾波及脈沖噪聲濾波器
2.1 圖像處理中的噪聲與濾波
2.2 一些經典噪聲濾波器
2.3 基于簡化PCNN模型的脈沖噪聲濾波器
2.4 基于PCNN的高斯噪聲濾波器
參考文獻
第3章 脈沖耦合神經網絡在圖像分割中的應用
3.1 圖像分割技術
3.2 生物細胞圖像分割技術的進展
3.3 基于PCNN和熵值最大原則的植物細胞圖像分割
3.4 基于聚類的分割技術進展
3.5 基于區域增長的PCNN分割
3.6 基于交叉熵的改進型PCNN圖像自動分割方法
3.7 基于遺傳算法的PCNN自動系統的研究
3.8 一種生物彩色圖像自動分割新方案
……
第4章 脈沖耦合神經網絡與圖像編碼
第5章 脈沖耦合神經網絡與圖像增強
第6章 脈沖耦合神經網絡與圖像融合
第7章 脈沖耦合神經網絡與形態學
第8章 脈沖耦合神經網絡在特征提取中的應用
第9章 脈沖耦合神經網絡與數字圖像簽名技術
第10章 脈沖耦合神經網絡與組合決策優化
第11章 脈沖耦合神經網絡和小波變換
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