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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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发表于 2020-10-26 15:38
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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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( k' e4 S+ t; J
1 P. D; T; H1 ~* k2 G/ R5 _5 E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,/ h( l9 W2 I- R% ]8 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% `* y) e8 P5 t m
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;
; M4 A* F: l, z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 p8 D" ^ u' |% l9 O) O' F9 n
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 D, b: C% `4 U5 @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
! i( \* R4 \! V2 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. V' b4 b# g% N: Y8 k
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,
8 l$ h% q4 o7 X! H4 E( 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./ @0 n+ D+ w4 H' l" 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
/ Y# g5 J6 l- _% Q# y的可行性, 并为图像增强等智能图像处理提供新思路
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