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基于随机放电神经元网络的彩色图像感知研究
1
作者
徐子恒
何玉珠
康艳梅
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期58-69,共12页
本文基于随机共振原理和人脑感知物体色彩的基本生物物理过程,提出了一种低照度彩色图像增强的可解释算法.我们首先研究了电导基积分放电神经元网络中的随机共振现象,揭示了放电阈值、突触权重和集群规模对输出响应信噪比的影响,并识别...
本文基于随机共振原理和人脑感知物体色彩的基本生物物理过程,提出了一种低照度彩色图像增强的可解释算法.我们首先研究了电导基积分放电神经元网络中的随机共振现象,揭示了放电阈值、突触权重和集群规模对输出响应信噪比的影响,并识别出放电阈值是影响随机共振效应的关键参数.然后,在结合彩色图像视觉感知的生理过程的基础上,给出了一种基于随机放电神经元网络的彩色图像增强算法,并以峰值信噪比(PSNR)和自然图像质量评估(NIQE)作为提取最优增强图像的度量指标.注意到待增强的图像是非周期信号,因此,为了优化算法的性能,首次提出了一种基于亮度分布的分位数的阈值选取策略.数值实验结果表明,该算法的增强效果良好且性能稳定,并可用于军事探测和医学图像预处理等信号处理领域.
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关键词
彩色图像增强
积分放电神经元网络
随机共振
生物可解释性
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职称材料
题名
基于随机放电神经元网络的彩色图像感知研究
1
作者
徐子恒
何玉珠
康艳梅
机构
西安交通大学数学与统计学院
出处
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期58-69,共12页
基金
国家自然科学基金(批准号:11772241,12172268)资助的课题。
文摘
本文基于随机共振原理和人脑感知物体色彩的基本生物物理过程,提出了一种低照度彩色图像增强的可解释算法.我们首先研究了电导基积分放电神经元网络中的随机共振现象,揭示了放电阈值、突触权重和集群规模对输出响应信噪比的影响,并识别出放电阈值是影响随机共振效应的关键参数.然后,在结合彩色图像视觉感知的生理过程的基础上,给出了一种基于随机放电神经元网络的彩色图像增强算法,并以峰值信噪比(PSNR)和自然图像质量评估(NIQE)作为提取最优增强图像的度量指标.注意到待增强的图像是非周期信号,因此,为了优化算法的性能,首次提出了一种基于亮度分布的分位数的阈值选取策略.数值实验结果表明,该算法的增强效果良好且性能稳定,并可用于军事探测和医学图像预处理等信号处理领域.
关键词
彩色图像增强
积分放电神经元网络
随机共振
生物可解释性
Keywords
color image enhancement
integrate-and-fire neuronal network
stochastic resonance
biophysical interpretability
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机放电神经元网络的彩色图像感知研究
徐子恒
何玉珠
康艳梅
《物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
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职称材料
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