MATLAB实现基于脉冲耦合神经网络的图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目利用脉冲耦合神经网络（PCNN）对灰度图像进行边缘特征提取，模拟生物神经元脉冲同步特性，无需传统梯度计算即可高效检测边缘。支持标准测试图像和用户自定义图像处理。

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

本项目是一个采用脉冲耦合神经网络（PCNN）模型进行图像边缘检测的系统。它模拟生物视觉神经系统中神经元的脉冲同步发放特性，能够在不依赖传统图像梯度计算方法的前提下，高效地提取灰度图像中的边缘特征。系统支持处理标准测试图像和用户上传的自定义图像，具备参数灵活可调、处理过程实时可视化以及优秀边缘连续性保持能力。

功能特性

• 生物启发模型：核心采用脉冲耦合神经网络，利用其脉冲同步动态特性进行边缘检测，对噪声具有一定鲁棒性。
• 灵活参数配置：用户可根据图像特点调整关键参数，如神经元连接强度系数、迭代次数阈值、衰减因子等，以优化检测效果。
• 多格式输入支持：支持处理JPG、PNG、BMP等常见格式的灰度图像。
• 全面结果输出：

* 生成清晰的二值化边缘图像（黑白图）。 * 提供边缘强度分布热力图，直观显示边缘强弱。 * 可显示脉冲发放过程的动态可视化动画，助于理解模型工作原理。 * 生成边缘特征统计报告，包含边缘点数量、连续性指标等量化信息。

• 尺寸适应性：可处理从32x32像素到4096x4096像素范围内的图像。

使用方法

1. 准备图像：确保待处理的图像为灰度图，且尺寸在要求范围内。
2. 参数设置（可选）：根据需要，在运行前修改相关参数（如连接强度、迭代次数等）的默认值。若不修改，系统将使用预设参数。
3. 运行系统：启动主程序。根据程序提示，选择输入图像路径（或使用默认测试图像）。
4. 查看结果：程序运行完毕后，将在指定输出目录生成边缘检测结果图像、热力图及统计报告。处理过程中的动态可视化（如有）将在程序界面或指定窗口中展示。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 硬件建议：仅处理图像核心算法，对硬件无特殊要求。处理超大尺寸（如接近4096x4096）图像时，建议保证足够内存。

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心流程与控制逻辑。其主要功能包括：初始化系统运行环境与脉冲耦合神经网络模型参数；引导用户完成输入图像的载入与有效性校验；依据设定参数驱动PCNN模型进行迭代计算以完成图像边缘特征的提取；对模型输出的脉冲结果进行后处理，生成最终的二值边缘图、热力图等；协调并呈现处理过程中的动态可视化效果；最终计算边缘统计指标并生成报告，管理所有输出结果的保存与展示。