脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用研究



脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用研究

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脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-10 页
第一章绪论	第10-15 页
· 人工神经网络发展	第10-11 页
· PCNN 研究意义及现状	第11-13 页
· 论文的主要工作和创新点	第13-15 页
第二章脉冲耦合神经网络	第15-25 页
· 脉冲耦合神经网络神经元	第15-20 页
· PCNN 神经元模型	第15-17 页
· PCNN 的特性	第17-20 页
· PCNN 的工作原理	第20-22 页
· 无耦合链接情况下的PCNN 运行机制	第21 页
· 耦合链接情况下的PCNN 运行机制	第21-22 页
· 改进型 PCNN 通用模型	第22-23 页
· Unit-Linking PCNN 模型	第23-24 页
本章小结	第24-25 页
第三章基于PCNN 的图像分割方法综述	第25-33 页
· 图像分割的定义	第25-26 页
· 图像分割领域需要解决的问题	第26-28 页
· 基于 PCNN 的图像分割方法	第28-32 页
· 基于区域增长的PCNN 图像分割方法	第28-29 页
· 基于图像熵的PCNN 图像分割方法	第29-30 页
· 基于最大相关准则的PCNN 图像分割方法	第30-32 页
· 基于遗传算法的PCNN 图像分割方法	第32 页
本章小结	第32-33 页
第四章 PCNN 和最大相关准则相结合的图像分割新方法	第33-42 页
· 问题及解决	第33 页
· 基于 PCNN 的灰度图像分割	第33-36 页
· 一维最大相关数准则	第34 页
· 二维最大相关数准则	第34-36 页
· PCNN 和相关准则相结合的图像分割	第36-37 页
· 计算机仿真结果与分析	第37-41 页
· 主观视觉效果对比	第37-39 页
· 客观评价	第39-41 页
· 结论	第41 页
本章小结	第41-42 页
第五章结束语	第42-44 页
参考文献	第44-49 页
攻读硕士学位期间完成的论文	第49-50 页
攻读硕士学位期间参加的科研项目与工作	第50-51 页
致谢	第51 页

本篇论文共51页，点击这进入下载页面。

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