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《西安电子科技大学》 2005年
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基于PCNN聚类和分类的图像纹理特征提取与分割研究

贾江涛  
【摘要】:本文通过深入研究脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的基本原理、运行行为及其特性,提出了一种基于脉冲耦合神经网络的数据聚类和模式分类的方法,开创性地把脉冲耦合神经网络引入模式识别领域。该方法结合脉冲耦合神经网络的相似性集群特性、同步脉冲发放特性和捕获特性,具有非常强的自适应聚类和分类能力。通过分析纹理图像的特点、深入讨论针对不同纹理特征的提取方法,提出了一种基于中心矩并结合非线性变换的纹理特征提取方法,并把脉冲耦合神经网络的聚类和分类方法应用到纹理图像的分割中,实现了对纹理图像的有效分割。我们通过大量的实验验证了文章中提出的纹理特征提取方法的有效性和基于脉冲耦合神经网络的聚类和分类方法的正确性,最后我们对影响纹理图像分割质量的因素作了深入的剖析。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
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2 陆佳佳;飞机涡轮发动机叶片红外探伤技术研究[D];电子科技大学;2007年
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【共引文献】
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1 梅汇海 ,肖益民 ,肖怡安;灰色模式识别模型及其在工程中的应用[J];培训与研究(湖北教育学院学报);1998年05期
2 邵林昌;基于混合方法的人脸检测综述[J];濮阳职业技术学院学报;2005年04期
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10 卢增祥,路海明,李衍达;网络信息过滤中的固定文章集表达方法[J];清华大学学报(自然科学版);1999年09期
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9 梁柱锋;冯久超;;一种基于相轨迹提取算法的M进制混沌扩频通信方案[A];无线传感器网及网络信息处理技术——2006年通信理论与信号处理年会论文集[C];2006年
10 陆璐;张旭东;赵莹;高隽;;基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究[A];第十二届全国图象图形学学术会议论文集[C];2005年
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2 罗金满;基于运动检测的高速公路交通事件检测算法研究[D];华南理工大学;2011年
3 张丹;贾卡经编针织物花纹图案自动识别[D];江南大学;2011年
4 贺光;基于粗糙集和模糊SVM的车牌识别技术研究[D];江苏科技大学;2011年
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9 吴栋灏;第三方物流配送管理信息系统的设计和研究[D];电子科技大学;2011年
10 张晓;超快激光微加工的实时监测和效果评估[D];西安工业大学;2012年
【同被引文献】
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7 薛峰;俞一彪;;倒谱域特征分量置信度分析及说话人识别应用[J];信号处理;2010年01期
8 刘自德;冯成德;黄秀娟;;基于区域生长法的超声图像分割[J];影像技术;2007年03期
9 沈嘉琳,汪源源,王涌,王怡;一种超声乳腺图像中提取肿瘤边缘的方法[J];仪器仪表学报;2005年S2期
10 王建栋,冯前进,陈武凡;基于模糊增强的医学超声图像分割[J];中国医学物理学杂志;2005年02期
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4 卫俊平;时频分析技术及应用[D];西安电子科技大学;2005年
5 毕英伟;医学超声图像分割新方法的研究[D];大连理工大学;2005年
6 王庆胜;航空发动机涡轮叶片缺陷检测中的关键技术研究[D];西北工业大学;2005年
7 穆克智;眼睛运动图像分析系统[D];西北工业大学;2005年
8 陈继华;红外热波无损检测中把低频光机扫描图像转化成高频图像以及对焦平面热波图像进行层析处理的算法研究[D];首都师范大学;2005年
9 向菲;基于脉冲耦合神经网络的图像处理应用研究[D];华侨大学;2005年
10 朱少雄;声纹识别系统与模式匹配算法研究[D];大连理工大学;2006年
【二级引证文献】
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1 杜鹃;增压器涡轮叶轮温度场分析与测试方法研究[D];中北大学;2010年
2 汪力;航空发动机涡轮叶表粘贴残留物红外检测[D];南昌航空大学;2012年
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1 贾江涛;基于PCNN聚类和分类的图像纹理特征提取与分割研究[D];西安电子科技大学;2005年
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