脉冲耦合神经网络与数字图像处理

从20世纪90年代开始，通过来右轻衣活山补作密ReinhardEckhorn等对猫的视觉皮层神经元脉冲串同步振荡现象的研究，来自得到了哺乳动物神经元模360百科型，并由此发展形成了防示他另脉冲耦合神经网络PCNN模型。脉冲耦合神经网络进一步靠近真实哺乳动物视觉神经网络中神经细胞的工作原理，非常适合于图像分割、图像平滑及降噪等应用，是20世纪神经网络理论发展的里程碑，引起了众多学者的兴趣。

• 书名 脉冲耦合神经网络与数字图像处理
• 作者 马义德王兆滨
• ISBN 9787030223890
• 定价 60.00元
• 出版社 科学出版社

内容简介

　　本书在详细阐述PCN矛依区乡攻施N脉冲耦合神经网络的原理的基础上，分析了其在数字图像处理技术中的应用，特别是在图像降噪、图像分割、参数寻优、压缩编码、图像增强、来自图像融合、目标识别、图挥眼束像签名、图像检索、组合决策优化、虹膜识别、细胞分析、凹点检测以及语音识别等方面的最新研究成果，同时介绍了其与数学形态学、小波理论等结合的应用实例，还给出了其在MATLAB环境下编程实现的主要程序，便于研究者和学习者很快上手，尽快掌握，利于PCNN脉冲耦合神经网络在我国的应用和相关芯片的开发设计。

　　本书适合数字信罗视板束积号处理、人工智能理论、生物医学希马底唱酸清图像处理等专业研究生、高年级本科生阅读，还适合360百科数字图像分析和处理、图像通信工程等相关领域的研究人员参考使用。

目录

　　前言

　　第1章 脉冲耦合神经网络

　　1.1 大脑皮层

　　1.2 脉冲耦合神经网络的基本模型

　　1.3 脉冲耦合神经网络的工作机理

　　1.4 自适应脉冲耦合神经网络

　　命吸调1.5 脉冲耦合神经网络的MATLAB实现

　　1.6 小结

　　参考文献

　　第2章 图像滤波及脉冲噪声滤波器

　　2.1 图像处理中的噪声与滤波

　　2.2 一些经典噪动直引鸡席声滤波器

　　2.3 基于简化算阻岩控补PCNN模型的脉冲噪声滤波器

　　2.4 基于PCNN的高斯噪声滤波器

　　参考文献

　　第3章 脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用

　　3.1 图像分割技陆又马之副兰术

　　3.2 生物细胞图像分割技术的进展

　　3.3 基于PCNN和熵值最大原则的植物细胞图像分割

　　3.4 基于聚别径小被排七龙你类的分割技术进展

　　3.5 基于安区域增长的PCNN分割

　　3.6 基于交叉熵的改进型PCNN图像印吃每们镇井四检阿香自动分割方法

　　3.7 基于遗传算法的PCNN自动系统的研究

　　3.8 一种生物彩色图像自动分割新方案

　　3.9 基于PCNN的图像边缘检测方法

　　3.10 基于PCNN的图像二值化算法及分割评价研究

　　参考文献

　　第4章 脉冲耦合神经网络与图像编码

　　4.1 图像压缩编码故样有庆清检概述

　　4.2 基于感兴趣区的图像压缩编码

　　4.3 基于小波的感兴趣区渐进图像传输企算法

　　4.4 一种快速小波子带分形图像压缩编码方法

　　4.5 不规则区域编码础印厚会每破程导松活综述与进展

　　4.6 传统神经网络图像压缩方法

　　4.7 基于PCNN的不规则区域编思散码

　　参考文献

　　第5章 脉冲耦合神经网络与图像增强

　　5.1 图像增强

　　5.2 人眼视觉特性与PCNN赋时矩阵

　　5.3 基于P强CNN的图像增强算法

　　5.4 小结

　　参考文献

满孙敌脱急善掉植考　　第6章 脉冲耦合神经网络与图像融合

　　6.1 图像融合概述

　　6.2 基于PCNN的医学图像融合

　　6.3 基于PCNN的多聚焦图像融合

　　参考文献

　　第7章 脉冲耦合神经网络与形态学

　　7.1 PCNN与二值数学形态学

　　7.2 PCNN与灰度形态学相结合的除噪方法

　　7.3 ICM站损坏打承端镇著盐向尽与灰度形态学相结合的除噪方法

　　7.4 PCNN与形态学结合的图像标定

　　参考文献

　　第8章 脉冲耦合神经网络在特征提取中的应用

　　8.1 PCNN与特征提取

　　8.2 有噪图像识别

　　8.3 基于直方图矢量重心的图像目标识别

　　8.4 PCNN应用于语音识别

　　8.5 虹膜识别

　　8.6 基于LMS准则和梯度下降法的自适应脉冲耦合神经网络

　　参考文献

　　第9章 脉冲耦合神经网络与数字图像签名技术

　　9.1 基于内容的图像检索综述

　　9.2 基于PCNN的数字图像签名技术

　　9.3 基于ICM的数字图像签名技术

　　9.4 基于PCNN和ICM的图像检索系统性能

　　参考文献

　　第10章 脉冲耦合神经网络与组合决策优化

　　10.1 组合决策优化

　　10.2 基于PCNN的多项式时间算法

　　10.3 基于PCNN的非多项式时间算法

　　参考文献

　　第11章 脉冲耦合神经网络和小波变换

　　11.1 小波理论概述

　　11.2 PCNN与小波变换

　　11.3 PCNN与小波变换的结合

　　11.4 非抽样contourlet变换与PCNN在凹点检测的结合应用

　　参考文献其它作品作者介绍

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