关于PCNN应用于图像处理的研究

研究并综述了如何用有生物学依据的脉冲耦合神经网络 (PCNN)的脉冲发放特性进行图像处理 ,如图像去噪、图像分割、图像的阴影去除、图像的边缘检测等。研究发现 ,PCNN可有效地用于图像处理。虽然解决图像处理中的不同问题时 ,基于PCNN的算法有所不同 ,但有一共同点 ,就是都用到了PCNN的脉冲传播特性。     

基于PCNN的图像阴影处理新方法

该文提出了如何用脉冲耦合神经网络(PCNN)进行图像阴影处理的新方法。计算机仿真表明,采用参数优选的PCNN图像阴影处理算法,可有效地处理图像中的阴影,从而使得图像中的目标易于被发现。该文工作拓展了有明确生物学背景的PCNN在图像处理方面的功能。     

CNN混沌扩频通信系统的性能研究

本文把细胞神经网络（CNN）理论应用于混沌扩频通信系统（CSSS），研究了细胞神经网络实现脉冲式混沌同步的可行性，指出能否同步与同步脉冲的能量有关，而且用CNN产生了性能优良的二值和多值随机码，并对系统的抗多址和多径干扰的性能进行了研究。通信系统的仿真实验表明，CNN能够很好地应用于扩频通信系统。     

一种新的细胞神经网络阴影检测器的研究

该文深入研究了一种新的二维细胞自动机(CA),找到了几种新的算法规则可以用来实现字符的粗化处理和阴影检测,并且用这些规则设计了几种新的细胞神经网络,文中详细介绍了这些算法规则的布尔代数表达式和细胞神经网络学习算法。仿真结果证明了这种新的细胞神经网络是简单而有效的,同时也证明了可以用 CA规则来设计新的细胞神经网络,为细胞神经网络的设计找到了一种新颖有效的方法。     

细胞神经网络在通信信号处理中的研究进展

基于非线性理论的通信信号处理一直是信号处理领域的热点研究问题。细胞神经网络(CNN)作为最易于VLSI实现的一类神经网络 ,是非线性理论的一个重要研究方向 ,近年来在通信信号处理领域取得了许多重要进展。文中主要介绍了细胞神经网络的基本理论、结构及其在通信信号处理中的研究进展 ,并指出其今后在通信信号处理中的进一步研究方向     

自适应光学图像非对称图像迭代盲复原算法

 为了提高自适应光学图像复原效果,提出了一种新的多重约束非对称图像迭代盲解卷积算法。首先,在点扩散函数（PSF）频率域引入带宽有限约束来提高迭代盲解卷积算法的可靠性;然后,在PSF空间域引入支持域动态更新的思想以加快迭代盲解卷积算法收敛速度;最后,自动计算迭代盲解卷积算法的非对称因子以提高算法的自适应性。模拟实验结果表明,与RL-IBD算法比较,新算法迭代次数减少22.4%、峰值信噪比提高10.18 dB。在FK5-857和某双星的自适应光学图像复原实验中,也取得很好的复原效果。     

一种基于PCNN的图像去噪新方法

该文深入研究了如何用一种有生物学依据的人工神经网络脉冲耦合神经网络(PCNNPulseCoupled Neural Network)进行二值图像去噪与图像平滑,并提出了基于PCNN的图像去噪算法。计算机仿真结果表明,使用PCNN可有效地恢复被噪声污染的二值图像,且恢复图像的信噪比增量高于用另两种常用的图像恢复方法(中值滤波与均值滤波)得到的结果。     

ENAS-RIF图像复原算法

大气湍流严重影响天文、遥感等光学观测的成像效果,必须进行图像复原处理后才能获取更清晰的图像.为了提高图像复原效果,提出了一种基于可靠支持域和改进代价函数的增强型非负性和有限支撑域的递归逆滤波器(ENAS-RIF)图像复原算法.首先,利用Curvelet去噪进行图像平滑的预处理,抑制图像噪声;然后利用图像阈值分割和形态学...     

一种新的神经网络空洞滤波器的实现

本文深入研究了一种新的二维细胞自动机(CA)，并据此提出了一种新的神经网络空洞滤波器实现方法，给出了系统实现的原理电路，并称其为细胞神经网络空洞滤波器(CNN-HF)。仿真结果表明，此系统能够有效的实现二值字符的空洞填充，且具有运行速度快，硬件实现容易等特点，期望能够在二维CA研究与应用设计方面有所启发和突破。     

一种用于扩频通信系统的CNN多值随机码的研究

该文结合细胞神经网络(CNN)和扩频通信系统(SSS)的特点,利用三细胞CNN混沌产生了用于扩频通信系统的多值随机码,文中给出了码的生成方法并分析了它的性能,仿真结果表明这种码性能优越,能够很好地用于扩频通信系统。