CNN在康普顿背散射图像处理中的应用研究

摘要：

细胞神经网络(CNN)是一种实时处理信号的大规模非线性模拟电路,它的连续时间特点以及局部互连特点使其可以进行并行计算,并且非常适用于超大规模集成电路(VLSI)的实现.本文针对X射线康普顿背散射图像的处理问题,提出了一种新的基于CNN 的康普顿背散射图像滤波及分割方法,并在此基础上又提出了一种基于CNN和数学形态学的孤立点滤除方法.这两种方法为并行处理算法,具有运算量小、易于大规模VLSI 集成实现,可以使康普顿背散射图像得到在线的实时处理.

关键词： 细胞神经网络 康普顿背散射 图像滤波 图像分割

作者: 王怀颖 杨立瑞 章毓晋

作者单位: 公安部第一研究所,北京 102200 清华大学电子工程系,北京 100084 公安部第一研究所,北京 102200 清华大学电子工程系,北京 100084

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国核学会2009年学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 4940-4947

在线出版日期: 2009-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）