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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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  • TA的每日心情
    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 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
    用于图像增强的仿生自适应忆阻细胞神经网络

    8 ~" \, G' }) H+ L- x* {- o) q& x; {  \8 c
    ( 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
    9 I# Q6 U$ i- f& c
    5 a9 ?) L6 m3 h) g
    , r- o3 L+ L( G6 t4 a% i

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