基于PCNN的图像纹理平滑度的特征提取

摘要：

脉冲耦合神经网络（PCNN）是基于猫视觉原理构建的一种简化的神经网络模型，它适合基于视觉内容的特征提取。该文在改进模型的基础上运用PCNN神经元的点火捕获特性提取出了一种度量图像纹理平滑程度的特征量--捕获率；同时结合PCNN与傅立叶功率谱得到图像的低频能量与图像总能量的比例关系，作为度量图像纹理平滑程度的另一个特征量--低频能量比。最后通过图像检索实验验证了这两个特征量的有效性。

关键词：脉冲耦合神经网络、捕获率、低频能量比、平滑

所属期刊栏目：20

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60071026;国防科技预研跨行业综合技术项目00J1.4.4.DZ0106;教育部重点实验室基金TK LJ0005

在线出版日期：2003-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：103-105,108