基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)是一种根据动物大脑视觉皮层同步脉冲发放现象提出的人工神经网络.该文首次提出了如何用PCNN的脉冲传播特性进行二值图像细化的新方法.计算机仿真结果表明,使用PCNN可自然而迅速地自动对各种形状的二值图像进行细化,提取其骨架.该文的研究进一步拓宽了有生物视觉依据的PCNN在图像处理方面的应用范围.
推荐文章
PCNN图像分割新方法
图像分割
脉冲耦合神经网络
二维最大相关准则
一种用PCNN进行图像边缘检测的新方法
PCNN图
像处理
图像边缘检测
基于改进PCNN的指纹图像细化算法
指纹图像
细化
脉冲耦合神经网络
模板
基于PCNN的二值文字空洞滤波
脉冲耦合神经网络
图像处理
空洞滤波
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于PCNN的二值图像细化新方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 PCNN 图像处理 图像细化
年,卷(期) 2003,(13) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 5-6,28
页数 3页 分类号 TN911.73
字数 3731字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.13.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 顾晓东 北京大学电子学系视觉与听觉信息处理国家重点实验室 6 134 5.0 6.0
2 程承旗 北京大学遥感与地理信息系统研究所 132 1476 22.0 32.0
3 余道衡 北京大学电子学系视觉与听觉信息处理国家重点实验室 14 218 9.0 14.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (11)
共引文献  (34)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (17)
同被引文献  (9)
二级引证文献  (48)
1990(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(10)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(6)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2003(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2004(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2005(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2006(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2007(5)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(4)
2008(9)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(8)
2009(11)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(8)
2010(7)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(4)
2011(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2012(10)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(6)
2013(8)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(7)
2014(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2015(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2017(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
PCNN
图像处理
图像细化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导