脉冲耦合神经网络PPT课件
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脉冲耦合神经网络PPT课件页数:16
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基于脉冲耦合神经网络的图像插值算法页数:4
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神经网络专题ppt课件
(4)Connections Science
(5)Neurocomputing
(6)Neural Computation
(7)International Journal of Neural Systems
7
3.2 神经元与网络结构
人脑大约由1012个神经元组成，而其中的每个神经元又与约102～ 104个其他神经元相连接，如此构成一个庞大而复杂的神经元网络。 神经元是大脑处理信息的基本单元，它的结构如图所示。它是以细胞 体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞， 其形状很像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体、树突、轴突和突触 (Synapse，又称神经键)组成。
15
4.互连网络
互连网络有局部互连和全互连 两种。 全互连网络中的每个神经元都 与其他神经元相连。 局部互连是指互连只是局部的， 有些神经元之间没有连接关系。 Hopfield 网 络 和 Boltzmann 机 属于互连网络的类型。
16
人工神经网络的学习
学习方法就是网络连接权的调整方法。 人工神经网络连接权的确定通常有两种方法：
4
5. 20世纪70年代 代表人物有Amari, Anderson, Fukushima, Grossberg, Kohonen
经过一段时间的沉寂后，研究继续进行
▪ 1972年，芬兰的T．Kohonen提出了一个与感知机等神经 网络不同的自组织映射理论(SOM)。 ▪ 1975年，福岛提出了一个自组织识别神经网络模型。 ▪ 1976年C．V．Malsburg et al发表了“地形图”的自形成
6
关于神经网络的国际交流
第一届神经网络国际会议于1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥 召开，标志着神经网络研究在世界范围内已形成了新的热点。
神经网络方法-PPT课件精选全文完整版
信号和导师信号构成，分别对应网络的输入层和输出层。输
入层信号 INPi (i 1,根2,3据) 多传感器对标准试验火和各种环境条件
下的测试信号经预处理整合后确定，导师信号
Tk (k 1,2)
即上述已知条件下定义的明火和阴燃火判决结果，由此我们
确定了54个训练模式对，判决表1为其中的示例。
15
基于神经网络的融合算法
11
局部决策
局部决策采用单传感器探测的分析算法，如速率持续 法，即通过检测信号的变化速率是否持续超过一定数值来 判别火情。 设采样信号原始序列为
X(n) x1 (n), x2 (n), x3 (n)
式中，xi (n) (i 1,2,3) 分别为温度、烟雾和温度采样信号。
12
局部决策
定义一累加函数 ai (m为) 多次累加相邻采样值 的xi (差n) 值之和
样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过
自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
第二，具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。用人
工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有容错性。神经网络可以从不完善的数据图形进行学
习和作出决定。由于知识存在于整个系统而不是一个存储单元
中，一些结点不参与运算，对整个系统性能不会产生重大影响。
18
仿真结果
19
仿真结果
20
2
7.2 人工神经元模型—神经组织的基本特征
3
7.2 人工神经元模型—MP模型
从全局看，多个神经元构成一个网络，因此神经元模型的定义 要考虑整体，包含如下要素： （1）对单个人工神经元给出某种形式定义； （2）决定网络中神经元的数量及彼此间的联结方式； （3）元与元之间的联结强度（加权值）。
PCNN脉冲耦合神经网络
PCNN脉冲耦合神经网络从20 世纪90年代开始，由Eckhorn等对猫的视觉皮层神经元脉冲串同步震荡现象的研究，得到了哺乳动物神经元模型，对Eckhorn提出的模型进行一些改进，就得到了脉冲耦合神经网络模型。
它具有许多独特的优良特性：时空总和特性、动态脉冲发放特性和同步脉冲发放引起的振动与波动等特性。
分支树中有两个分支，馈送输入Fj和链接输入Lj，Fj/L j分别以相对较小/较大的时间常数τF/τL对神经元J某邻域内的其他神经元的输出进行漏电容积分加权和，此外Fj还接受该神经元的外部刺激Lj。
链接器以乘积耦合形式Uj=Fj(1+βLj)构成神经元J的内部行为Uj。
脉冲产生器由对网络输出进行漏电容积分的变阈值特性(起激活该神经元的作用)和硬限幅函数(起抑制该神经元的作用)组成，脉冲是否产生取决于内部行为大小能否超过其激发动态门限，且此门限值随着该神经元输出状态的变化发生变化。
当阈值θj小于Uj时，神经元被激活(即输出Yj=1),称之为点火一次，紧接着因为输出端对阈值的反馈使得阈值θj突然变高(通常Ve取值大)，神经元又被抑制(即输出Y =0)，从而在神经元输出端产生一个脉冲信号，此脉冲信号经过加权又连接到相邻神经元的输入端，从而影响这些神经元的激发状态，故该网络称为脉冲耦合神经网络。
PCNN的神经元j的离散方程形式为β:内部活动项的连接因子F、VF、τF：反馈输入域及其放大系数、衰减时间常数L、VL、τL：耦合连接域及其放大系数、衰减时间常数θ、Vθ、τθ：动态门限及其放大系数、衰减时间常数I：神经元强制激发的外部激励U：内部活动项Y：脉冲对于图像处理，它可以做相应的简化。
实现的功能：1. 图像去噪2. 图像增强：图像增强是指按照特定的要求突出一幅图像中的某些感兴趣信息，以获得更“好”的视觉效果的一种图像处理技术.这种“好”的评价是由图像的观察者给出的.根据人眼视觉的特性，提出了各种基于PCNN的图像增强算法3. 图像分割：将图像划分为一些互不重叠的区域，每一区域是像素的一个连续集4. 图像边缘检测5. 图像融合：图像融合（Image Fusion）技术是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。
脉冲耦合神经网络
脉冲耦合神经网络（PCCN）
1
PAPER DISCUSS
一．PCNN模型介绍 二．PCNN特性分析 三．问题与思考 四．基于PCNN的图像分割算法 五．基于PCNN的语音情感识别
2
PCNN模型
Eckhorn 等通过对小型哺乳动物大脑视觉皮层神经系统工作机理 的仔细研究，提出了一种崭新的网络模型脉冲耦合神经网络模型 (Pulse-Coupled Neural Network, PCNN )[1] 。 PCNN 来源于对哺乳 动物猫的视觉皮层神经细胞的研究成果，具有同步脉冲激发现象、阈 值衰减及参数可控性等特性。
12
PCNN特性
(5)相乘调制 单个的PCNN神经元中，信号 L j 与信号 Fj 进行相乘调制，从而使得 神经元与神经元之间拥有强联接权时，它们之间并不一定存在影响； 拥有弱联接权时，神经元之间却也可能存在影响。如两个联接的神经 元，若其中一个长期不点火，即使它们之间拥有强联接权，另一个神 经元也不会被激活。若两个神经元之间的联接权非常小，但其中一个 不断点火，则另一个神经元也会被激活。
U j Fj (1 j Lj )
6
脉冲产生部分
脉冲发生部分包括一个阈值可变的比较器和一个脉冲发生器。闭 值发生和脉冲发生可用下式表示: d T T j j V j Y j (t ) dt Y j Step(U j j ) 当神经元输出一个脉冲，神经元的阈值就通过反馈迅速得到提高。 当神经元的阈值超过时，脉冲产生器就被关掉，停止发放脉冲。接着 ，阈值就开始指数下降，当阈值低于时，脉冲产生器被打开，神经元 就被点火，即处于激活状态，输出一个脉冲或脉冲序列，因此一次“ 脉冲输出”也称为一次“点火”。
m,n
Fij (n) I ij U ij (n) Fij (1 Lij (n))
1
PAPER DISCUSS
一．PCNN模型介绍 二．PCNN特性分析 三．问题与思考 四．基于PCNN的图像分割算法 五．基于PCNN的语音情感识别
2
PCNN模型
Eckhorn 等通过对小型哺乳动物大脑视觉皮层神经系统工作机理 的仔细研究，提出了一种崭新的网络模型脉冲耦合神经网络模型 (Pulse-Coupled Neural Network, PCNN )[1] 。 PCNN 来源于对哺乳 动物猫的视觉皮层神经细胞的研究成果，具有同步脉冲激发现象、阈 值衰减及参数可控性等特性。
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PCNN特性
(5)相乘调制 单个的PCNN神经元中，信号 L j 与信号 Fj 进行相乘调制，从而使得 神经元与神经元之间拥有强联接权时，它们之间并不一定存在影响； 拥有弱联接权时，神经元之间却也可能存在影响。如两个联接的神经 元，若其中一个长期不点火，即使它们之间拥有强联接权，另一个神 经元也不会被激活。若两个神经元之间的联接权非常小，但其中一个 不断点火，则另一个神经元也会被激活。
U j Fj (1 j Lj )
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脉冲产生部分
脉冲发生部分包括一个阈值可变的比较器和一个脉冲发生器。闭 值发生和脉冲发生可用下式表示: d T T j j V j Y j (t ) dt Y j Step(U j j ) 当神经元输出一个脉冲，神经元的阈值就通过反馈迅速得到提高。 当神经元的阈值超过时，脉冲产生器就被关掉，停止发放脉冲。接着 ，阈值就开始指数下降，当阈值低于时，脉冲产生器被打开，神经元 就被点火，即处于激活状态，输出一个脉冲或脉冲序列，因此一次“ 脉冲输出”也称为一次“点火”。
m,n
Fij (n) I ij U ij (n) Fij (1 Lij (n))
神经网络ppt课件
神经元层次模型 组合式模型 网络层次模型 神经系统层次模型 智能型模型
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
神经网络基本理论资料PPT课件
1984年，博士又提出了连续神经网络模型，实现了神经 网络的电子线路仿真，开拓了计算机应用神经网络的新途径， 成功解决了著名的优化组合问题——旅行商问题，引起了相 关领域研究人员的广泛关注。
1986年，等提出多层网络的逆推学习算法，即BP算法， 否定了M.Minsky等人的错误结论，该算法一直成为应用最广、 研究最多、发展最快的算法。
2.1 神经网络概述
胞体：也称为细胞体，包括细胞质、细胞核和细胞膜 三部分，是细胞的营养中心。
树突：胞体的伸延部分产生的分枝称为树突，是接受 从其它神经元传入的信息入口。但不一定是神经传入的唯一 通道，还可以是胞体膜。
轴突：每个神经元只有一个轴突，一般自胞体发出， 与一个或多个目标神经元连接，为神经元的输出通道，其作 用是将细胞体发出的神经冲动传递给另一个或多个神经元。
如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回
1949年，心理学家提出神经 来，修改各层神经元的权值，直至达到期望目标。
但人们在应用专家系统解决语音识别、图像处理和机器人控制等类似人脑形象思维的问题时却遇到很大的唐困纳难。德·赫布
BP算法的核心是最速下降法，这是一种以梯度为基础的误差下降算法，具有原理简单、实现方便等特点，但也有许多不足之处： 联想记忆的作用是用一个不完整或模糊的信息联想出存储在记忆中的某个完整、清晰的模式来。
初创期：标志就是提出模型，建立规则。 神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工具。 人工智能
侧，右脑支配人体的左侧，大脑受伤会使他支配的那部分身 体产生功能障碍。
左右脑具有不同的功能。左脑主要是语言中枢，同时从 事分析性工作，如逻辑推理、数学运算和写作等。右脑主要 处理空间概念和模式识别。
1986年，等提出多层网络的逆推学习算法，即BP算法， 否定了M.Minsky等人的错误结论，该算法一直成为应用最广、 研究最多、发展最快的算法。
2.1 神经网络概述
胞体：也称为细胞体，包括细胞质、细胞核和细胞膜 三部分，是细胞的营养中心。
树突：胞体的伸延部分产生的分枝称为树突，是接受 从其它神经元传入的信息入口。但不一定是神经传入的唯一 通道，还可以是胞体膜。
轴突：每个神经元只有一个轴突，一般自胞体发出， 与一个或多个目标神经元连接，为神经元的输出通道，其作 用是将细胞体发出的神经冲动传递给另一个或多个神经元。
如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回
1949年，心理学家提出神经 来，修改各层神经元的权值，直至达到期望目标。
但人们在应用专家系统解决语音识别、图像处理和机器人控制等类似人脑形象思维的问题时却遇到很大的唐困纳难。德·赫布
BP算法的核心是最速下降法，这是一种以梯度为基础的误差下降算法，具有原理简单、实现方便等特点，但也有许多不足之处： 联想记忆的作用是用一个不完整或模糊的信息联想出存储在记忆中的某个完整、清晰的模式来。
初创期：标志就是提出模型，建立规则。 神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工具。 人工智能
侧，右脑支配人体的左侧，大脑受伤会使他支配的那部分身 体产生功能障碍。
左右脑具有不同的功能。左脑主要是语言中枢，同时从 事分析性工作，如逻辑推理、数学运算和写作等。右脑主要 处理空间概念和模式识别。
脉冲耦合神经网络
3 研究方法与内容
3.1 图像分割
原始灰度图 Ostu算法结果 PCNN算法 改进的PCNN算法
3 研究方法与内容
3.2 边缘检测
3 研究方法与内容
3.3 图像融合
脉冲耦合神经网络图像融合模型
3 研究方法与内容
3.3 图像融合
4 总结与展望
4.2 展望
PCNN 参数与图像固有特性结合起来选取 PCNN 迭代输出 加入生物特征完善模型
脉冲耦合神经网络在图像处理上的应用研究
报告人： XXX XXX
目录
1 理论基础 2 基本模型及其功能特性 3 应用与实验 4 展望
1 理论基础
哺乳动物视觉通路示意图
猫、猴等哺乳动物 的大脑视觉系统产生
的同步脉冲现象
视觉系统的 Eckhorn数学模型
Johnson等人对Eckhorn 模型进行了改进与简化，诞生了 脉冲耦合神经网络，它在国际上被
外部刺激强，点火频率 越高。不同亮度不同时刻， 相同亮度相同时刻。
无耦合PCNN输出脉冲示意图
2
基本模型及其功能特性
2.3 工作原理
PCNN各神经元间存在耦合连 接，一个神经元的点火会引起相 邻神经元提前点火。
具有空间邻近、亮度强度相似 性输入的神经元将在同一时刻点 火。
有耦合神经元点火图
2
基本模型及其功能特性
实际应用，医学、农学等
The end 谢谢！
称为第三代人工神经网络
2 基本模型及其功能特性
2.1 Eckhorn 神经元模型
XXXX年
2
基本模型及其功能特性
2.2 脉冲耦合神经网络模型（理
PCNN的运行行为是各 神经元相互独立运行的组合， 在外部刺激作用下，以一定 自然频率发放脉冲，称为自 然点火。
神经网络基本原理ppt课件
信号的通道，而是在每对神经元之间的
连接上有一个加权系数，这个加权系数 起着生物神经系统中神经元的突触强度
的作用，它可以加强或减弱上一个神经
元的输出对下一个神经元的刺激。这个 加权系数通常称为权值。 在神经网络中，连接权值并非固定不变，而是按照一定的规则和学习 算法进行自动修改。这也体现出神经网络的“进化”行为。
4/65
神经网络研究的发展
(1)第一次热潮(40-60年代未) 1943年,美国心理学家W.McCulloch和数 学家W.Pitts在提出了一个简单的神经元模型，即MP模型。1958年， F.Rosenblatt等研制出了感知机。 (2)低潮(70-80年代初)：人工智能的创始人之一Minsky和Papert 对以 感知器为代表的网络系统的功能及局限性从数学上做了深入研究，于
第一讲 神经网络基本原理
主要内容
人工神经网络的提出 人工神经网络的研究发展 人工神经网络基本要素 神经元介绍 神经元作用函数 神经元之间的连接形式 网络的学习(训练) 感知器神经网络
人工神经网络的提出
人工神经网络（简称神经网络，Neural Network）是模拟人脑 思维方式的数学模型。
ห้องสมุดไป่ตู้
径。
3/65
人工神经网络的提出
目前，关于神经网络的定义尚不统一，按美国神经网络学家Hecht Nielsen 的观点，神经网络的定义是：“神经网络是由多个非常简单
的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统靠其
状态对外部输入信息的动态响应来处理信息”。综合神经网络的来源﹑ 特点和各种解释，它可简单地表述为：人工神经网络是一种旨在模仿人
人工神经网络（ANN）可看成是以人工神经元为节点，用有向加权 弧连接起来的有向图。
脉冲耦合神经网络
脉冲耦合神经网络
为了更进一步提高性能，必须降低计算 复杂度，即要减少神经元连接数。 Ekblad, U.和J.M. Kinser于2004年提出 了交叉皮层模型（Intersecting Cortical Model, ICM）提高图像处理的速度。
脉冲耦合神经网络
视觉皮层各个区域分别用V1 、V2、V3、V4、V5表示。 V1表示条纹状视觉皮层区 域，它对图像很少进行预处 理，但包含着丰富的图像细 节信息。V2进行视觉映射 ，视觉图谱信息少于Vl。 V3、V4、V5可以是独立处 理色彩、静态和运动信息的 特定功能区域。
dx y g ( x) I dt
dy x by dt
Eckhorn模型
1990年，根据猫的视皮层的同步振荡现象，Eckhorn提出一 个脉冲神经网络模型，如图所示。这个模型由许多相互连接 的神经元构成，每个神经元包括两个功能上截然不同的输入 部分：分别是常规的馈接（Feeding）输入，和起调制作用 的连接（Linking）输入。而这两部分的关系并非像传统神 经元那样是加耦合的关系，而是乘耦合的关系。
P
j 1
n
(X )
特征捆绑的计算模型
图像理解是一个高层的感知任务，基于Bayes连接域网络模 型BLFN，提出了一种特征捆绑计算模型，能够实现物体知觉 的整体识别。
模拟实验（1）一个具体问题
模拟实验（2）问题的简化
a
m l b o n p k j
i h c e f g
d
模拟实验（3）模型的体系结构
Eckhorn模型
U m,k Fk (t )[1 Lk (t )]
f Fk (t ) [ wki Yi (t ) Sk (t ) N k (t )] I (V a , a , t ) i 1 N
《神经网络》PPT幻灯片PPT
➢因此，类神经网络在选取启动函数时，不能够使用 传统的线性函数，通常来说会选择兼具正向收敛与 负向收敛的函数。
20
2.阶梯（step）启动函数的一般形式：
f Ij
,Ij 0 ,Ij 0
阶梯启动函数又称阈值（threshold）启动函
数。当 时1,，得0到
1
f Ij 0
,Ij 0 ,Ij 0
输入层只从外部环境接收信息，该层的每 个神经元相当于自变量，不完成任何计算 ，只为下一层传递信息。
输出层生成最终结果，为网络送给外部系 统的结果值。
13
隐藏层介于输入层和输出层之间，这些层 完全用于分析，其函数联系输入层变量和 输出层变量，使其更拟合(fit)资料。
隐藏层的功能主要是增加类神经网络的复 杂性，以能够模拟复杂的非线性关系。
一个神经元 j，有阈值，从上一层连接的 神经元得到n个输入变量X，每个输入变 量附加一个链接权重w。
输入变量将依照不同权重加以合并（一般 是加权总和），链接成组合函数（ combination function），组合函数的值称 为电位（potential）；然后，启动（转换 、激活、赋活)函数（activation function） 将电位转换成输出信号。
隐藏层的多少要适当，过多容易过度拟合 。
一层加权神经元的网络称单层感知器，多 层加权神经元的网络称多层感知器（ multi-layer perceptrons）。
14
神经网络的形式：
一个 输出 元的 两层 神经 网络
15
一 个输 出元 的三 层神 经网 络
16
多个输出元的三层神经网络
17
三、神经元的结构
类神经网络可以处理连续型和类别型的数 据，对数据进行预测。
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2.阶梯（step）启动函数的一般形式：
f Ij
,Ij 0 ,Ij 0
阶梯启动函数又称阈值（threshold）启动函
数。当 时1,，得0到
1
f Ij 0
,Ij 0 ,Ij 0
输入层只从外部环境接收信息，该层的每 个神经元相当于自变量，不完成任何计算 ，只为下一层传递信息。
输出层生成最终结果，为网络送给外部系 统的结果值。
13
隐藏层介于输入层和输出层之间，这些层 完全用于分析，其函数联系输入层变量和 输出层变量，使其更拟合(fit)资料。
隐藏层的功能主要是增加类神经网络的复 杂性，以能够模拟复杂的非线性关系。
一个神经元 j，有阈值，从上一层连接的 神经元得到n个输入变量X，每个输入变 量附加一个链接权重w。
输入变量将依照不同权重加以合并（一般 是加权总和），链接成组合函数（ combination function），组合函数的值称 为电位（potential）；然后，启动（转换 、激活、赋活)函数（activation function） 将电位转换成输出信号。
隐藏层的多少要适当，过多容易过度拟合 。
一层加权神经元的网络称单层感知器，多 层加权神经元的网络称多层感知器（ multi-layer perceptrons）。
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神经网络的形式：
一个 输出 元的 两层 神经 网络
15
一 个输 出元 的三 层神 经网 络
16
多个输出元的三层神经网络
17
三、神经元的结构
类神经网络可以处理连续型和类别型的数 据，对数据进行预测。
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3.1 图像分割
原始灰度图
Ostu算法结果 PCNN算法 改进的PCNN算法
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11
3 研究方法与内容
3.2 边缘检测
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12
3 研究方法与内容
3.3 图像融合
脉冲耦合神经网络图像融合模型
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13
3 研究方法与内容
3.3 图像融合
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14
4 总结与展望
4.2 展望
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The end 谢谢！
7
2
基本模型及其功能特性
2.4 基本特性
1
变阈值特性
2
捕获与非线性调制特性
3
动态脉冲发放特性
4
同步脉冲发放特性
5
自动波特性
6
时空综合特性--8来自3 应用与实验--
9
3 研究方法与内容
3.1 图像分割
变形后的 PCNN 神经元模型： 去掉动态门限产生机制，自适应遗传算法搜索最优门限阈值
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10
3 研究方法与内容
外部刺激强，点火频率 越高。不同亮度不同时刻， 相同亮度相同时刻。
无耦合PCNN输出脉冲示意图
--
6
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基本模型及其功能特性
2.3 工作原理
PCNN各神经元间存在耦合连 接，一个神经元的点火会引起相 邻神经元提前点火。
具有空间邻近、亮度强度相似 性输入的神经元将在同一时刻点 火。
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有耦合神经元点火图
脉冲耦合神经网络在图像处理上的应用研究
报告人： XXX XXX
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1
目录
1 理论基础 2 基本模型及其功能特性 3 应用与实验 4 展望
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1 理论基础
猫、猴等哺乳动物 的大脑视觉系统产生
的同步脉冲现象
视觉系统的 Eckhorn数学模型
哺乳动物视觉通路示意图
Johnson等人对Eckhorn 模型进行了改进与简化，诞生了 脉冲耦合神经网络，它在国际上被
称为第三代人工神经网络
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2 基本模型及其功能特性
2.1 Eckhorn 神经元模型
XXXX年
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基本模型及其功能特性
2.2 脉冲耦合神经网络模型（PCNN模型）
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基本模型及其功能特性
2.3 工作原理
PCNN的运行行为是各 神经元相互独立运行的组合， 在外部刺激作用下，以一定 自然频率发放脉冲，称为自 然点火。