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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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    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

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    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

    4 C5 }1 T/ K& K0 _( m" E, `
    4 K! f9 g5 Y1 s; v: W: c6 G# L% C( r3 H5 I3 r6 r2 q# K2 T  r

    * S" i' C) x3 y: \" W/ u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,
    * U* I8 R' C& N+ D% T# a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6 L+ d" Y4 S$ X% T+ P
    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;
    1 d! k9 y: N& b$ Y8 y+ |! p! I1 c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, 本文融合自适应三4 K3 K* d6 D! `% H. o- P
    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
    2 q3 r1 q1 F& T8 I2 \# q! ~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 ~6 S3 Q9 n5 q, V# E( f: |( r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
    . P( Y( G9 \/ F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,
    " \( a9 |6 B( o/ H" {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.; \5 K; J, @* K- a
    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
    4 f* z- d* f8 |) `$ ~! F的可行性, 并为图像增强等智能图像处理提供新思路
    $ o+ a* L7 x2 T/ a
    + q9 `' ^8 O7 x, N. |/ B
    6 i( V8 s5 A( a$ Z

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