matlab代码实现PCNN

资 源 简 介

matlab代码实现PCNN

详 情 说 明

PCNN（脉冲耦合神经网络）是一种模仿哺乳动物视觉皮层神经元特性的神经网络模型，在图像处理领域有独特优势。通过调整PCNN的参数，我们可以有效提取二值图像的轮廓特征。

实现PCNN提取图像轮廓的关键在于控制神经元的脉冲发放过程。当应用于二值图像时，PCNN会通过以下方式工作：首先对输入图像进行邻域耦合处理，让每个像素点的状态受周围像素影响；随后通过动态阈值机制产生脉冲；最终脉冲发放的位置就对应着图像中灰度值变化明显的区域。

轮廓宽度调节主要通过控制耦合系数和迭代次数来实现。较大的耦合系数会使更多相邻像素相互影响，导致轮廓变宽；而增加迭代次数则会使轮廓逐渐向内收缩。通过合理设置这两个参数，就可以获得不同粗细程度的图像轮廓。

PCNN在边缘检测方面相比传统算子（如Sobel、Canny）的优势在于：能更好地保持边缘连续性，对噪声具有鲁棒性，并且可以通过参数调整灵活控制检测效果。