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标题: 用于图像增强的仿生自适应忆阻细胞神经网络 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2020-10-26 15:38
标题: 用于图像增强的仿生自适应忆阻细胞神经网络
用于图像增强的仿生自适应忆阻细胞神经网络

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! w2 {# G0 X0 e, f3 U' w细胞神经网络 (cellular neural network, CNN) 具有简单的局部互联结构和高速并行处理能力,% l- K0 M7 M' O3 ~3 p" A: m" T$ Y7 T
是构造人工视网膜的基础模型, 可被应用于机器视觉中图像处理时的图像增强等方面. 然而, 现有的
- l( i) m9 F& e+ B  j此类图像增强方法尚存在一些不足, 例如, 在处理实际复杂图像时, 采用固定模板难以取得理想效果;
! T0 Y/ g8 i5 C# P而且, 未能模拟人类视觉系统的全局和局部自适应调节特性, 缺乏仿生考虑. 因此, 本文融合自适应三
# G% i7 S8 g% ^  q+ q% c" d高斯 (tri-Gaussian) 理论和纳米信息器件忆阻器, 提出了一种用于图像增强的新型仿生自适应忆阻细) ]/ `3 L8 R$ O2 P  F" m
胞神经网络. 其中, 基于忆阻器的可编程性、非易失性、突触可塑性等优点, 构建忆阻细胞神经网络架+ e. W  r* n0 W% D
构. 基于神经元感受野三高斯模型, 利用高斯核函数和细胞神经网络的图像处理特征, 提出对应的仿7 h( |  y% v" V. K7 k
生自适应图像增强模板设计算法. 最后, 分别以灰度和彩色图像为例进行了图像增强实验和对比分析,
( E5 O  w8 v$ O+ E7 D结果表明, 提出的仿生自适应忆阻细胞神经网络能够显著提高图像的全局亮度、局部对比度和清晰度.
# N, W, W4 F7 b8 k本研究可为细胞神经网络提供自适应模板设计及实现方案, 提升细胞神经网络的仿生特性和硬件实现2 e/ I( H7 O0 Q7 n( S( n
的可行性, 并为图像增强等智能图像处理提供新思路
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