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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 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。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
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用于图像增强的仿生自适应忆阻细胞神经网络 |) |5 o! Z! o/ J V' r* K
z! X4 B0 g. k4 W. d3 ~/ U
6 i) o7 ?6 h* o- B% r' r# v, {- [4 Q7 z
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,
" Z9 b& |* H/ w. E, g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. m& U" F$ b( U8 U9 r, L
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;
# v. P0 V; V$ H( ~ r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# i- _, x" e9 R. 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
4 G& a1 e( I V0 D9 e/ e" U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+ a y- T1 m8 q) G; v( ~! J
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) | e% {7 l& Z
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,
: x- U. ^, Q- B/ @ T) Y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.
" g4 a+ X6 d6 q4 Q4 G; Q. e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( o4 \$ M4 N; b$ ]3 H1 [* D4 q
的可行性, 并为图像增强等智能图像处理提供新思路6 c; f+ @7 z: @# z# q7 |; G: y3 M4 M
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