MATLAB简化的脉冲耦合神经网络(PCNN)仿真库

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了一个简化的PCNN模型，模拟神经元的脉冲同步发放行为，支持图像分割和特征提取等图像处理应用。具备动态脉冲发放和阈值自适应机制。

详 情 说 明

基于MATLAB的简化脉冲耦合神经网络模型实现

项目介绍

本项目实现了一个简化的脉冲耦合神经网络模型，能够有效模拟生物神经元之间的脉冲同步发放行为。PCNN模型作为一种具有生物启发性的神经网络，在图像分割、特征提取等图像处理任务中展现出独特优势。该模型通过模拟神经元的动态脉冲发放、阈值自适应调整以及邻域耦合机制，实现对输入图像的脉冲同步分析与分割。

功能特性

• 神经元脉冲动态建模：模拟神经元的内部活动与脉冲发放过程
• 自适应阈值调整机制：根据神经元脉冲状态动态调整发放阈值
• 邻域耦合连接：实现神经元间的局部连接与相互作用
• 同步发放模拟：捕捉神经元群体的同步脉冲发放行为
• 图像处理应用：支持图像分割、特征提取等视觉任务

使用方法

基本调用

% 读取输入图像 inputImage = imread('sample.jpg');

% 使用默认参数运行PCNN模型 [pulseMatrix, thresholdCurve, resultImage] = main(inputImage);

参数定制

% 自定义模型参数 beta = 0.2; % 链接强度 alpha = 0.1; % 衰减系数 stepSize = 0.5; % 阈值调整步长

% 使用自定义参数运行 [pulseMatrix, thresholdCurve, resultImage] = main(inputImage, beta, alpha, stepSize);

结果可视化

% 显示原始图像与分割结果 subplot(1,2,1); imshow(inputImage); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(resultImage); title('PCNN分割结果');

% 绘制阈值变化曲线 figure; plot(thresholdCurve); title('动态阈值变化曲线'); xlabel('迭代次数'); ylabel('阈值大小');

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了PCNN模型的核心计算流程，包含神经元状态初始化、内部活动计算、脉冲发放判断、阈值动态更新以及邻域耦合作用处理等关键功能。该文件通过迭代计算模拟神经元的脉冲传播过程，最终输出脉冲发放矩阵、阈值变化数据和图像分割结果，并提供了参数配置接口以支持不同应用场景的需求。