MATLAB实现基于脉冲耦合神经网络的图像边缘检测解决方案

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现了脉冲耦合神经网络(PCNN)图像边缘检测系统，通过自适应脉冲同步特性自动提取图像轮廓，具有抗噪性强、参数自适应等优势，适用于医疗影像和自然图像处理。

详 情 说 明

基于脉冲耦合神经网络的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目利用脉冲耦合神经网络（PCNN）的自适应脉冲同步特性，实现高效的图像边缘检测。系统能够自动提取输入图像的轮廓信息，克服传统边缘检测算法对噪声敏感、参数调整复杂等问题，适用于自然图像、医学影像等多种场景的边缘特征分析。

功能特性

• 自适应边缘提取：利用PCNN的脉冲同步机制，自适应地捕捉图像中的轮廓信息
• 噪声鲁棒性强：相比传统边缘检测算法，对图像噪声具有更好的抑制能力
• 参数可调节：支持脉冲阈值调整系数、迭代次数、连接强度权重等关键参数自定义
• 多格式输出：提供二值化边缘图、边缘强度热力图和量化统计报告
• 通用性强：支持任意分辨率的单通道灰度图像，自动进行归一化处理

使用方法

基本使用

1. 准备单通道灰度图像（JPG、PNG、BMP等格式）
2. 运行主程序，系统将自动处理并生成边缘检测结果
3. 查看输出的边缘图像和统计报告

参数调整（可选）

可通过修改以下参数优化检测效果：

• 脉冲阈值调整系数：控制神经元的激发阈值
• 迭代次数：设定PCNN网络迭代计算次数
• 连接强度权重：调节神经元间的连接强度

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像预处理、PCNN网络构建与迭代计算、边缘特征提取以及结果输出等功能。具体实现了脉冲发放同步机制、动态链接域处理、基于熵最大化的边缘显著性提取算法等关键技术模块，能够完成从图像输入到边缘检测结果生成的完整处理过程。