基于PCNN的不规则分割区域压缩编码
本文提出了一种基于简化脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的不规则分割区域压缩编码方法.由于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临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.通过PCNN模型的各项参数的调整,使得图像分割结果既能较好的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.然后,为了有效的近似各不规则分割区域,本文采用施密特正交化方法,从一组线性独立的初始函数构造一组正交基函数.采用该方法,使重建图像的质量得到显著提高,同时也使得逐步重建图像成为可能。
脉冲耦合神经网络 正交基函数 分割图像编码 施密特正交化 图像分割 图像重建
马义德 齐春亮 钱志柏 史飞 陈娜
兰州大学信息工程学院,兰州,730000
国内会议
北京
中文
38-42
2005-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）