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基于脉冲耦合神经网络的图像分割（3.25版）.rar

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简介：
本资源提供一种基于脉冲耦合神经网络的图像分割方法的研究与应用，适用于图像处理技术的学习和开发。版本为3.25，包含实验代码及数据集。 我编写了一些关于图像最大类间方差阈值和遗传算法的例子，并且程序中有详细的解释说明，适合初学者阅读理解。

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  • 基于脉冲耦合神经网络的图像分割（3.25版）.rar
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    本资源提供一种基于脉冲耦合神经网络的图像分割方法的研究与应用，适用于图像处理技术的学习和开发。版本为3.25，包含实验代码及数据集。 我编写了一些关于图像最大类间方差阈值和遗传算法的例子，并且程序中有详细的解释说明，适合初学者阅读理解。
     
  • 【25】基于脉冲耦合神经网络和卷积神经网络的图像分割（MATLAB）
    优质
    本研究结合了脉冲耦合神经网络与卷积神经网络的优势，采用MATLAB开发了一种高效的图像分割方法，提升了复杂场景下的目标识别精度。 基于脉冲耦合神经网络的图像分割方法可以作为参考设计的基础。
     
  • 利用脉冲耦合神经网络进行图像分割
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    本研究探讨了脉冲耦合神经网络在图像处理中的应用，特别聚焦于其如何有效提升图像分割的质量和效率。通过模拟生物视觉系统的工作原理，该方法能够准确识别并分离不同区域，为计算机视觉领域提供了一种新颖且高效的解决方案。 这是一篇关于基于脉冲耦合神经网络的图像分割的文章，供大家学习参考。
     
  • 基于MATLAB的脉冲耦合神经网络图像分割实现（含源码、图像及程序说明）.rar
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    本资源提供基于MATLAB环境下的脉冲耦合神经网络算法进行图像分割的完整方案，包括源代码、测试图片和详细的程序说明文档。适合科研与学习使用。 资源内容：基于Matlab实现脉冲耦合神经网络的图像分割（完整源码+图像+程序运行说明）.rar 代码特点： - 参数化编程 - 参数可方便更改 - 代码编程思路清晰，注释明细 适用对象： 该资源适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生，在课程设计、期末大作业以及毕业设计中使用。 作者介绍：一位在某大型企业任职的资深算法工程师，拥有10年以上的Matlab、Python、C/C++、Java编程及YOLO算法仿真经验。擅长领域包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发与优化、智能优化算法研究、神经网络预测技术应用、信号处理方法创新以及元胞自动机模拟等，并在图像处理和智能控制等领域具有深厚积累，同时也能进行路径规划和无人机相关项目的算法仿真实验。
     
  • 【图像分割】利用脉冲耦合神经网络进行图像分割并附带MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像分割技术详细介绍及MATLAB实现代码，适用于研究与学习图像处理领域的相关应用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真研究。还包括了无人机相关技术的仿真内容。
     
  • PCNN图像融合代码(Matlab): 脉冲耦合神经网络
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的PCNN（脉冲耦合神经网络）图像融合算法源代码，适用于遥感、医学成像等领域中多模态图像信息的有效整合与展示。 PCNN图像融合代码是一个使用Matlab编写的工具箱，包含了基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像融合算法的相关文件。该工具箱中的代码实现了原始PCNN算法，并且如果在研究中使用了这些代码，请参考以下论文之一：“小波，中国厦门大学，2008年8月”。此外，“PCNN_ori.m”和“pcnn.py”这两个文件分别代表了书中描述的原始PCNN算法的具体实现。
     
  • 基于MATLAB的耦合脉冲神经网络(PCNN)实现
    优质
    本研究利用MATLAB平台实现了耦合脉冲神经网络（PCNN）模型，并探讨了其在图像处理领域的应用潜力。通过仿真与实验，验证了PCNN的有效性和灵活性。 脉冲耦合神经网络（PCNN-Pulse Coupled Neural Network）是Eckhorn在20世纪90年代基于猫的视觉原理提出的一种简化神经网络模型。与传统神经网络相比，PCNN具有本质的不同。它有生物学基础，依据的是猫、猴等动物大脑皮层上的同步脉冲发放现象。
     
  • 脉冲耦合神经网络(PCNN)的输出脉冲编程
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    本研究探讨了脉冲耦合神经网络（PCNN）在图像处理领域的应用，重点分析并设计了优化其输出脉冲的方法，以提升图像分割和特征提取的效果。 程序的目的是绘制脉冲耦合神经网络输出脉冲的二维图像，以演示PCNN的工作过程。
     
  • 基于哈里斯鹰算法改进的脉冲耦合神经网络图像自动分割方法
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    本研究提出了一种结合哈里斯鹰优化算法与脉冲耦合神经网络的创新图像自动分割技术，显著提升了图像处理精度和效率。 为了简化脉冲耦合神经网络（PCNN）参数设置的复杂性，本段落提出了一种基于哈里斯鹰优化算法（HHO）来搜索PCNN参数以实现图像自动分割的方法。一方面，在保持或提高分割效果的同时减少了需要调整的PCNN参数数量；另一方面，由于HHO具有快速收敛和强大的全局寻优能力，能够高效准确地找到适合于PCNN的最佳参数配置。通过引入图像熵作为适应度函数，并利用脑部MRI图像进行实验验证，我们比较了结合不同搜索机制优化算法（包括HHO）与PCNN的分割性能指标如精度、召回率及Dice相似系数等。仿真实验结果表明，所提出的方法不仅具有较高的分割精确性和鲁棒性，在工程应用中也展现出良好的实用价值。
     
  • 基于SNN的脉冲神经网络图像识别【MATLAB代码】
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    本项目采用MATLAB编写，实现了一种基于Spiking Neural Network (SNN)的图像识别系统。通过模仿生物神经系统中的信号传递机制，该模型能够高效地处理和分类视觉数据。项目提供了详细的代码示例及文档说明。 利用第三代人工神经网络中的单个脉冲神经元进行学习可以实现字符识别。通过MATLAB编写了Tempotron类，并测试了二十六个字母图片，效果良好且计算量较小。详细算法参见Rober Gutig的论文《Tempotron: a neuron that learns spike timing-based decisions》。与卷积神经元相比，脉冲神经元主要以脉冲时间序列编码信息，在计算量和所需训练样本数量方面具有优势，成为当前研究热点之一。在机器视觉和图像处理领域，脉冲神经网络展现出了较大的潜力和发展空间。