基于脉冲耦合神经网络和施密特正交基的一种新型图像压缩编码算法

来源 :电子学报 | 被引量 : 31次 | 上传用户：frergreghrtgtrgt

【摘要】

：

自从脉冲耦合神经网络(PCNN)被提出以来,在图像处理、模式识别、人工智能等领域得到了广泛应用.由于其生物学背景的特性,使得其能够对灰度图像进行完美的分割:PCNN局部连接域的作用及阈值指数衰减特性,使得具有近似灰度特性的邻近像素能够同时处于激活状态,这就构成了PCNN分割特性的基础,使得图像分割结果既能较好地包含原始图像细节信息,又能避免一些无意义的小分割块的产生.借鉴施密特正交化思想,利用自然

【作者】

：

马义德齐春亮钱志柏史飞张在峰

【机构】

：

兰州大学信息工程学院

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2006年07期

【关键词】

：

脉冲耦合神经网络正交基不规则分割区域施密特正交化 pulse-coupled neural neworks the orthonormal basis i

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