基于脉冲耦合神经网络的图像分割与图像融合研究



基于脉冲耦合神经网络的图像分割与图像融合研究

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基于脉冲耦合神经网络的图像分割与图像融合研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-6页
目录	第6-8页
第一章绪论	第8-12页
1.1 图像分割背景	第8-9页
1.2 图像融合背景	第9-10页
1.3 PCNN与图像处理	第10-11页
1.4 本论文的结构安排	第11-12页
第二章 PCNN原理及应用	第12-20页
2.1 概述	第12页
2.2 PCNN基本模型	第12-14页
2.3 PCNN神经元运行方式	第14-16页
2.4 PCNN特性	第16-17页
2.5 PCNN在图像处理中应用	第17-19页
2.5.1 图象去噪	第18页
2.5.2 图像融合	第18页
2.5.3 目标识别	第18-19页
2.5.4 图像分割	第19页
2.6 本章小结	第19-20页
第三章基于PCNN和信息熵的图像分割	第20-28页
3.1 分割方法概述	第20-22页
3.1.1 阈值分割法	第20-21页
3.1.2 区域法	第21页
3.1.3 边缘检测法	第21-22页
3.1.4 其它分割方法	第22页
3.2 基于最大熵准则PCNN分割	第22-26页
3.2.1 最大熵	第22-23页
3.2.2 改进的PCNN	第23-25页
3.2.3 实验结果	第25-26页
3.3 基于最小交叉熵的PCNN分割	第26-27页
3.4 本章小结	第27-28页
第四章基于PCNN和最大方差比的图像分割	第28-37页
4.1 最大方差比法	第28-30页
4.2 基于PCNN和最大方差比的图像分割	第30-33页
4.3 实验结果及分析	第33-36页
4.3.1 主观评价	第33-35页
4.3.2 客观评价标准	第35-36页
4.4 本章小结	第36-37页
第五章基于PCNN和LP的图像融合	第37-47页
5.1 图像融合概述	第37-40页
5.1.1 图像融合层次	第38-39页
5.1.2 评价准则	第39-40页
5.2 拉普拉斯金字塔(LP)	第40-41页
5.3 基于PCNN和LP的图像融合	第41-44页
5.4 实验与分析	第44-46页
5.5 本章小结	第46-47页
第六章总结与展望	第47-49页
6.1 总结	第47页
6.2 展望	第47-49页
参考文献	第49-53页
致谢	第53页

本篇论文共53页，点击这进入下载页面。

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