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基于脉冲耦合神经网络的彩色图像分割方法的研究

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基于脉冲耦合神经网络的彩色图像分割方法的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.1.1 研究背景第10-11页
    1.1.2 研究意义第11-12页
  1.2 PCNN图像分割研究现状第12-15页
    1.2.1 国内外研究现状第12-13页
    1.2.2 国内外研究现状分析第13-15页
  1.3 本文主要研究内容第15-16页
第2章 PCNN原理及其在图像处理中的应用第16-24页
  2.1 引言第16页
  2.2 PCNN基本模型第16-18页
  2.3 PCNN的工作原理第18-20页
    2.3.1 无耦合连接情况下的PCNN运行机制第18-19页
    2.3.2 耦合连接情况下的PCNN运行机制第19-20页
  2.4 PCNN的特性分析第20-21页
    2.4.1 PCNN的人眼视觉特性第20页
    2.4.2 PCNN的自动波传播特性第20-21页
  2.5 PCNN在图像处理中的应用第21-23页
    2.5.1 图像滤波第21-22页
    2.5.2 图像分割第22页
    2.5.3 图像融合第22-23页
    2.5.4 特征提取第23页
  2.6 本章小结第23-24页
第3章 图像分割的基本方法研究第24-30页
  3.1 引言第24页
  3.2 图像分割的定义第24-25页
  3.3 传统图像分割方法第25-26页
    3.3.1 基于边缘检测的分割方法第25页
    3.3.2 基于阈值的分割方法第25-26页
    3.3.3 基于区域的分割方法第26页
  3.4 基于PCNN的图像分割方法第26-28页
    3.4.1 基于最大熵的PCNN图像分割方法第27页
    3.4.2 基于聚类的PCNN图像分割方法第27页
    3.4.3 基于遗传算法的PCNN图像分割方法第27-28页
  3.5 图像分割的评价准则第28-29页
  3.6 本章小结第29-30页
第4章 基于PCNN的自动图像分割方法的研究第30-38页
  4.1 引言第30页
  4.2 PCNN模型的简化第30-31页
  4.3 动态阈值与全局阈值的设计第31-33页
  4.4 算法流程第33页
  4.5 实验结果及分析第33-37页
    4.5.1 主观分析第34-36页
    4.5.2 客观分析第36-37页
  4.6 本章小结第37-38页
第5章 基于PCNN的彩色图像分割方法的研究第38-55页
  5.1 引言第38页
  5.2 颜色空间的选择第38-40页
    5.2.1 HSV模型第38-39页
    5.2.2 RGB模型第39-40页
  5.3 PCNN模型的改进第40-42页
    5.3.1 种子层的PCNN模型的改进第41页
    5.3.2 生长层的PCNN模型的改进第41-42页
  5.4 彩色图像分割算法流程第42-44页
  5.5 合并准则第44-45页
  5.6 实验结果及分析第45-54页
    5.6.1 主观分析第45-52页
    5.6.2 客观分析第52-54页
  5.7 本章小结第54-55页
结论第55-56页
参考文献第56-61页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第61-63页
致谢第63页

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