基于脉冲耦合神经网络的图像分割研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·脉冲耦合神经网络的研究现状 | 第11-14页 |
| ·脉冲耦合神经网络的发展 | 第11-12页 |
| ·脉冲耦合神经网络的应用领域 | 第12-14页 |
| ·图像分割综述 | 第14-18页 |
| ·图像分割的定义 | 第14-15页 |
| ·图像分割方法 | 第15-18页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 脉冲耦合神经网络基本理论 | 第20-29页 |
| ·PCNN基本模型 | 第20-22页 |
| ·接收域 | 第20-21页 |
| ·调制部分 | 第21页 |
| ·脉冲产生部分 | 第21-22页 |
| ·PCNN的工作原理 | 第22-24页 |
| ·无耦合链接的情况下的PCNN运行行为 | 第22-23页 |
| ·耦合链接的情况下的PCNN运行行为 | 第23-24页 |
| ·PCNN的基本特性 | 第24-27页 |
| ·简化PCNN模型 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于双向搜索的BPCNN的图像分割 | 第29-44页 |
| ·自下而上的点火模型 | 第29-34页 |
| ·突触后抑制的离子机制 | 第29-32页 |
| ·自下而上点火模型的工作原理 | 第32-34页 |
| ·BPCNN模型 | 第34-38页 |
| ·最大熵 | 第34-35页 |
| ·基于BPCNN的图像分割方法 | 第35-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于DPCNN模型的彩色图像分割 | 第44-60页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·彩色空间表示 | 第45-47页 |
| ·RGB空间 | 第45页 |
| ·HSI空间 | 第45-46页 |
| ·YCbCr空间 | 第46-47页 |
| ·基于感受野的RTPCNN模型 | 第47-53页 |
| ·视觉神经元的感受野 | 第47-50页 |
| ·RTPCNN神经元模型 | 第50-53页 |
| ·基于DPCNN模型的彩色图像分割 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
