脉冲耦合神经网络在图像配准和插值中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-13页 |
| ·神经网络研究的兴起与发展 | 第11-12页 |
| ·脉冲耦合神经网络的研究进展 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容与结构安排 | 第13-16页 |
| 第二章 脉冲耦合神经网络的原理 | 第16-25页 |
| ·PCNN的原理 | 第16-20页 |
| ·PCNN的神经元模型 | 第16-18页 |
| ·PCNN的参数作用分析 | 第18-20页 |
| ·PCNN的特性 | 第20-23页 |
| ·PCNN的主要特性 | 第20-21页 |
| ·集群的性质及其应用 | 第21-23页 |
| ·捕获特性的实现方式 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 磁共振医学图像的配准 | 第25-37页 |
| ·MR图像配准 | 第25-29页 |
| ·MR图像配准问题简介 | 第26-27页 |
| ·现有的配准算法 | 第27-29页 |
| ·基于PCNN的磁共振医学图像配准新算法 | 第29-32页 |
| ·算法的基本思路 | 第29-30页 |
| ·算法的具体实现 | 第30-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 图像的插值放大技术 | 第37-60页 |
| ·图像插值算法综述 | 第37-42页 |
| ·基于采样原理的传统插值算法 | 第38-39页 |
| ·最新的图像插值算法 | 第39-42页 |
| ·基于PCNN的图像插值新算法 | 第42-49页 |
| ·算法的基本思路 | 第42-44页 |
| ·基于PCNN捕获路径的集群内部插值 | 第44-47页 |
| ·集群间隙的插值 | 第47-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-59页 |
| ·PCNN参数对结果的影响 | 第49-51页 |
| ·简单字符实验及主观总体评价 | 第51-52页 |
| ·自然图像实验及分析 | 第52-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
