赋时矩阵相关论文
本文在传统PCNN的基础上，分析了无链接简化PCNN模型，提出了从空间图像信息到时间信息映射图的PCNN赋时矩阵概念，且结合一些传统......
经研究脉冲发放皮层模型(SCM)动态阈值衰减特性和神经元点火周期,发现该模型的赋时矩阵对图像灰度处理过程恰好符合韦伯费赫涅尔定......
本文介绍了传统的脉冲耦合神经网络模型的基本原理及结构，并在此基础上提出了一种基于赋时矩阵的简化脉冲耦合神经网络模型。通过将......
针对多传感器图像融合问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换域改进型交叉视觉皮层模型的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波变......
图像增强在许多领域起着重要的作用。该文利用了特征连接模型的编码特性和引导滤波的保边平滑特性进行图像增强处理,在不放大噪声......
提出了一种基于自适应Unit-Linking脉冲耦合神经网络(ULPCNN)赋时矩阵的图像特征识别算法。该方法在充分考虑图像局部信息的基础上......
摘 要：为消除图像降噪过程中传统降噪方法对图像边缘和细节的影响，提出一种基于改进脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network，P......
在充分考虑图像局部信息的基础上,提出了一种基于自适应Unit-Linking PCNN赋时矩阵的图像融合算法。首先对ULPCNN阈值函数进行修正......
针对经典ICM进行分析并找出其结构中的缺陷,提出一种改进型交叉视觉皮层模型(Improved ICM,IICM)。该模型不仅减少了待定参数的个......
该文从图像脉冲噪声的特点出发,提出了基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)赋时矩阵的图像去噪算法。赋时......
对传统PCNN模型进行简化与改进,从适合图像处理的角度提出了赋时矩阵的概念;利用物理学相关概念定义了一种新的赋时矩阵图像直方图......
提出了一种用脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)赋时矩阵定位噪声、分类滤波并能自适应调整灰度补偿步长的高......
