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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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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,
# G5 d' {. [; k# o# q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
0 N2 Y; I  m8 Y' d$ G& C1 h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;. v0 P) H& @/ V
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
% q' n9 |- U! S8 j/ }$ i# O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 G/ v. J+ J( x4 ?' o, A* p
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
1 \9 }8 ~3 P; u6 G5 b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
. X2 B; u& T9 a: I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,7 @6 N- }8 t$ E" |
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., V3 C1 Y- f! @3 z
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9 L/ ~# x" y* _3 z  S" x# B# i
的可行性, 并为图像增强等智能图像处理提供新思路3 G7 Y' X1 T9 U" ~. b4 r

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