​输入灰度图像，采用pcnn算法进行边缘检测

资 源 简 介

​输入灰度图像，采用pcnn算法进行边缘检测

详 情 说 明

PCNN（脉冲耦合神经网络）是一种模拟哺乳动物视觉皮层神经元工作机制的神经网络模型，特别适用于图像处理中的边缘检测任务。对于灰度图像处理，PCNN通过模拟神经元同步脉冲发放特性来捕捉图像中的边缘信息。

该算法的核心在于利用神经元的耦合特性：当某个神经元被激活时，会触发邻近神经元的连锁反应。在灰度图像处理中，每个像素对应一个神经元，其灰度值作为外部刺激输入。神经元之间的连接权重决定了区域间的耦合强度，而动态阈值机制控制着脉冲的发放频率。

对于边缘检测任务，PCNN会突出显示图像中灰度值发生突变的区域。当处理均匀区域时，神经元会同步发放脉冲；而在边缘区域，由于灰度突变导致神经元发放不同步，这种差异正是边缘检测的基础。通过调节链接强度、衰减系数等参数，可以控制边缘检测的灵敏度和连续性。