| 第1章 引言 | 第1-14页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·本文内容 | 第12-14页 |
| 第2章 图像分割算法和PCNN介绍 | 第14-24页 |
| ·图像分割算法现状 | 第14-17页 |
| ·PCNN模型介绍 | 第17-19页 |
| ·PCN的脉冲机制分析 | 第19-21页 |
| ·PCNN工作原理分析 | 第21-24页 |
| ·单个神经元行为分析 | 第21-22页 |
| ·多个神经元的集体行为分析 | 第22-24页 |
| 第3章 PCNN在彩色图像分割上的应用 | 第24-32页 |
| ·彩色空间介绍 | 第24-25页 |
| ·PCNN彩色分割算法 | 第25-29页 |
| ·实验结果 | 第29-32页 |
| 第4章 数学形态学与PCNN的关系 | 第32-39页 |
| ·前言 | 第32页 |
| ·数学形态学介绍 | 第32-36页 |
| ·数学形态学与PCNN之间的关系 | 第36-39页 |
| 第5章 用格论建立PCNN的数学模型 | 第39-51页 |
| ·格论介绍 | 第39-41页 |
| ·用格论分析PCNN | 第41-42页 |
| ·矢量排序方法 | 第42-48页 |
| ·基于格论的PCNN的彩色图像分割新方法 | 第48-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第55页 |