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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

    7 a1 }4 J9 e& E, X
    % W2 v7 |$ s8 G2 ^' O* d  L
    1 z8 ^5 A7 \$ c1 D4 f
    ) C' ?# R: [- ?- x3 D6 g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 A$ w+ k/ [! i% E( n4 y* D  ^
    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 d0 z8 ^! a- B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 E9 l9 {  G7 `1 \- }% }
    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; I( \) [' R" J7 K0 q. R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
    ' ~. t; o! W+ v1 W$ u- W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& v/ h! V1 G! O2 J- Q# V9 F+ N# T  q
    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$ {, \& s$ X/ X3 c
    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,; n5 |& k, K0 H! M, O3 z$ t, O
    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." f. R1 d+ Q0 {3 B  ?; H% p
    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
    " E! r8 }0 C/ Q% q6 c的可行性, 并为图像增强等智能图像处理提供新思路5 v; _9 H) `8 V4 C8 s

    - y4 m  q, ?1 s4 c
    6 X: T7 q) [0 |. ^5 f/ k8 ?, x

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