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利用脉冲耦合神经网络实现数学形态学的基本运算及其应用
  • ISSN号:1001-1250
  • 期刊名称:《金属矿山》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]成都理工大学信息管理学院,四川成都610059
  • 相关基金:国家自然科学基金资助[40873035]
中文摘要:

脉冲耦合神经网络(PCNN)是最近几十年来研究的热点,尤其是其在图像处理的各个领域的应用。本文以实例说明了PCNN进行图像处理时用到的脉冲并行传播特性可以实现数学形态学的基本运算这一命题,在前人得出的结论的基础上进行实验验证和推广,并将其应用于图像边缘检测,进一步加强了PCNN与数学形态学的联系。

英文摘要:

The research on pulse-coupled neural network(PCNN) is a hot issue in recent decades,especially its application in every area of image processing.This article exemplifies that parallel pulse propagation used in the PCNN image processing can realize the basic operations of mathematical morphology,which is experimental validated and promoted on the basis of previous conclusions,and it is applied to edge detection,which further strengthens the link of PCNN and mathematical morphology.

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期刊信息
  • 《金属矿山》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司 中国金属学会
  • 主办单位:中钢集团马鞍山矿山研究院 中国金属学会
  • 主编:王运敏
  • 地址:安徽省马鞍山经济技术开发区西塘路666号
  • 邮编:243000
  • 邮箱:jsksbjb@163.com
  • 电话:0555-24044796
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-1250
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1055/TD
  • 邮发代号:26-139
  • 获奖情况:
  • 国家二等奖,省、部二等奖,中国期刊方阵“双百”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:22666