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用于图像增强的仿生自适应忆阻细胞神经网络

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杨利霞        

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    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2020-10-26 15:38 |只看该作者 |倒序浏览
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    用于图像增强的仿生自适应忆阻细胞神经网络

    9 f6 a$ M8 k, _& @4 x( p/ R  p1 `  T; u
    # O2 x3 T8 A6 o4 j  @0 W. P! C

    2 N! b1 j- Y# }7 m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,/ N" S" r5 @; b3 O
    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. O+ i9 I. 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;
    9 A! B3 j! c8 G% O  p0 F& y9 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$ }7 b' B' S4 f, S% Q) H4 S: j
    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0 @8 q& ~& _7 T. C3 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5 P3 ?+ m$ y# _2 x  f
    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 Q2 T  Q( G2 U6 j- p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,
    # O! G- b! m8 r6 d' r3 a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." P* b2 q7 P4 q! p5 m% S* a5 c
    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- Q' j) J0 X7 f* [9 S: y/ @的可行性, 并为图像增强等智能图像处理提供新思路6 k" p$ ]/ f7 K& O  K

    ( e2 `+ v. a6 A+ n' x7 }( U
    # J" y$ x" z1 @( u( b! ?

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