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来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/13 03:55:32
Neural Network segmentation relies on processing small areas of an image using a neural network [4] or a set of neural networks. After such processing the decision-making mechanism marks the areas of an image accordingly to the category recognized by the neural network. A type of network designed especially for this, is the Kohonen map.
Pulse-Coupled Neural Networks (PCNNs) are neural models proposed by modeling a cat’s visual cortex and developed for high-performance biomimetic image processing. In 1989, Eckhorn introduced a neural model to emulate the mechanism of cat’s visual cortex. The Eckhorn model provided a simple and effective tool for studying small mammal’s visual cortex, and was soon recognized as having significant application potential in image processing. In 1994, the Eckhorn model was adapted to be an image processing algorithm by Johnson, who termed this algorithm Pulse-Coupled Neural Network. Over the past decade, PCNNs have been
神经网络分割
神经网络分割依赖于处理小面积的图像使用的神经网络[ 4 ]或一组神经网络。经过这样处理的决策机制等领域的商标图像相应类别承认的神经网络。 A型的网络，目的是为这个，是自组织特征映射图。
脉冲耦合神经网络（ PCNNs ）是神经模型建模提议猫的视皮层和发展高性能仿生图像处理。 1989年， Eckhorn介绍了模型来模拟神经机制猫视觉皮层。该Eckhorn模型提供了一个简单而有效的工具，学习小哺乳动物的视皮层，并很快被确认为具有重大应用前景的图像处理。 1994年， Eckhorn模型适应是一个图像处理算法的约翰逊，谁称为该算法脉冲耦合神经网络。在过去十年中， PCNNs已被用于各种各样的图像处理应用，包括：图像分割，特征生成，面临提取，运动检测，区域生长，降低噪声，等等。阿PCNN的是二维神经网络。每个神经元网络中的一个像素对应的输入图像，接受相应的像素的颜色信息（如强度）作为一个外部刺激。每个神经元又与周边连接的神经元，接收地方刺激他们。外部和地方刺激相结合，在内部激活系统，它积累的刺激，直到它超过了动态阈值，导致脉冲输出。通过迭代计算， PCNN的神经元产生颞一系列脉冲输出。颞一系列脉冲输出包含信息的输入图像，可用于各种图像处理应用，如图像分割和特征代。与传统的图像处理手段， PCNNs有几个显着优点，包括对噪声的鲁棒性，独立的几何变化，输入模式，有能力弥补未成年强度变化的输入模式等
神经网络分割
神经网络分段依靠处理小区域的形象,利用神经网络[4]或一组神经网络。这样处理后的决策机制,标志着一个地区的形象,因此,认可的神经网络。一种网络设计,特别是对这个,是Kohonen地图。
Pulse-Coupled神经网络模型PCNNs)是由模拟神经猫的视觉皮层和开发高性能的仿生图像处理。在1989年,Eckhorn引进了一种神经模型来模拟机制的猫视觉皮质。这个Eckhorn模型提供了一种简单而有效的工具来研究小动物的视觉皮层,并很快被公认为有重要应用于图像处理的潜力。在1994年,Eckhorn模型适应是一个图像处理算法,该算法称为约翰逊Pulse-Coupled神经网络。在过去的十年中,PCNNs已经被用于各种图像处理的应用,包括:图像分割、特征提取、运动,面对区域增长的检测、降噪、