【摘 要】
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提出了一种改进的脉冲耦合神经网络(Receptive field-pulse coupled neural net-works,RF-PCNN)模型。通过感受野模型对连接矩阵的优化,使脉冲耦合神经网络(Pulsecoupled neural
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院,中北大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金项目(20110009110001);中央高校基本科研业务费专项项目(2011JBM003);国家自然科学基金项目(61271305,60972093,61201363)
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提出了一种改进的脉冲耦合神经网络(Receptive field-pulse coupled neural net-works,RF-PCNN)模型。通过感受野模型对连接矩阵的优化,使脉冲耦合神经网络(Pulsecoupled neural networks,PCNN)模型具有了方向性和尺度性,能够更好地模拟视觉细胞图像分割的功能。试验结果表明:RF-PCNN模型对自然环境中车辆图像分割的有效性,分割结果具有较高的边界检出率,较好地解决了图像分割中车牌区域存在的欠分割和过分割问题。
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