【摘 要】
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为了适应图像分割编码的需要,提高编码性能和效率,本文研究了一种图像区域分割新方法.源于人眼成像原理和视神经网络的知觉分割特性,首先提出一种具有脉冲耦合和梯度锐化能力
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,兰州大学信息科学与工程学院电路与系统研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61175012,No.60872109);教育部新世纪人才基金(No.NECT-06-0900)
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为了适应图像分割编码的需要,提高编码性能和效率,本文研究了一种图像区域分割新方法.源于人眼成像原理和视神经网络的知觉分割特性,首先提出一种具有脉冲耦合和梯度锐化能力的神经元网络模型.然后通过构造一个拟合函数对相邻神经元的相似刺激输入进行平滑处理,而对具有不连续变化特性的刺激输入进行锐化,使得神经元比较容易地感知到均匀亮度区域和目标边缘的准确位置.最后通过实验验证了该算法的有效性.本文算法能够准确、有效地的分割出均匀区域,并且与原始图像具有很好的对应关系.在将本文算法应用到图像区域分割编码中,能够大大提高编
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