基于嗅觉神经网络仿生模型的纹理图像生成算法

• 作者: WALTER J Freeman 张锦 李光
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 嗅觉神经网络 仿生模型 纹理图像 随机噪声
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学
• 页码范围: 977-983
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 字数: 652字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于嗅觉系统生成纹理图像的仿生模型.该模型结构模拟嗅觉神经网络的结构.利用Logsitic函数的混沌特性调整每次迭代过程中的模型参数,使用简单的周期函数作为模型节点的激活函数实现纹理的重复,并引入随机噪声来模拟脑在进行信息处理时的背景噪声.实验结果表明,该模型可以生成丰富而多变的纹理图像,引入的随机噪声也起到了积极的作用,可以明显地丰富纹理图像的变化.此外,模型生成纹理图像的效率也高于传统的BP神经网络模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张锦	浙江大学生物医学工程系	47	477	10.0	20.0
3	李光	浙江大学工业控制国家重点实验室	57	489	12.0	19.0
6	WALTER J Freeman	加州大学伯克利分校分子和细胞生物学系	1	3	1.0	1.0