?1 簡介

從20世紀90年代開始,由Eckhorn等對貓的視覺皮層神經元脈沖同步震蕩現象的研究,得到了哺乳動物神經元模型。對Eckhorn提出的模型進行一些改進,就得到了脈沖耦合神經網絡(PCNN,(Pulse-Coupled Neural Networks)模型。該模型具有對圖像二維空間相似、灰度相似的像素進行分組的特點,并能減小圖像局部灰度差值,彌補圖像局部微小間斷,這是其他圖像分割方法無法比擬的特點。PCNN主要用于特征提取、邊緣信息分析、圖像分割、目標識別,其應用研究正在逐步深入。目前基于該PCNN模型的大型圖像診斷系統、軍事目標識別系統、圖像分割和目標分類系統等正在進行研制中。?本文通過將脈沖耦合神經網絡應用到醫學圖像處理中,在HIS色彩空間上的彩色圖像增強算法。該算法能夠在平滑圖像、突出圖像邊緣的同時,通過對亮度強度分量的均衡化處理和對飽和度分量的非線性指數調整,改善了醫學圖像的視覺效果和圖像色彩的真實效果。?文章利用MATLAB軟件實現PCNN的模擬,并通過PCNN獨有的優勢對醫學圖像進行增強處理。

2 部分代碼

function Y_Normalized=Data_Normalized(Y,method)%將Y的元素線性標準化到[0,1]之間%可以有兩種方式：1.min-0,max-1;2.min-1,max-0,因為Y的值一般都為負，不知其意義是值越大效果越大還是絕對值越大效果越大%應該為第一種，但第二種效果也挺好看，因為HSI模型中I反映的是亮度，與顏色無關if nargin==1 method=0;end?Y_min=min(min(Y));Y_max=max(max(Y));if method==0 Y_Normalized=(Y-Y_min)/(Y_max-Y_min);else Y_Normalized=(Y-Y_max)/(Y_min-Y_max);endend ?

3 仿真結果

4 參考文獻

[1]馬振興. 基于脈沖耦合神經網絡的醫學圖像增強處理[D]. 北京郵電大學, 2008.

博主簡介：擅長智能優化算法、神經網絡預測、信號處理、元胞自動機、圖像處理、路徑規劃、無人機等多種領域的Matlab仿真，相關matlab代碼問題可私信交流。

部分理論引用網絡文獻，若有侵權聯系博主刪除。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【图像增强】基于脉冲神经网络PCNN实现图像增强附matlab代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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