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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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7 N/ c3 C' Q% ^9 t4 p0 ~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,4 T4 I) n( s" D; r5 C" i
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! O' N; q, B# I: b( ^& x
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;
  ?  ]3 k( L/ L: H4 W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, 本文融合自适应三8 L7 t! g! ^% q( T3 |/ X/ 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
, W+ N( T5 }. n  p5 a" i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 ~: Y3 u3 H! R: W# \/ o( |
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
" {! w1 N! G) T( L/ v; [; L4 }- b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,, m# \3 Z/ X  \- _
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.
% ]6 y* ~: V) w0 B9 _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
( s. J$ z3 \6 x& d8 h+ w的可行性, 并为图像增强等智能图像处理提供新思路8 F/ C, u6 ^1 G8 J& O- i9 `

6 n/ c  S  o$ x, W+ g* }  [# A( w% N9 ]! U& M

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