国家自然科学基金(60872109)
- 作品数：13 被引量：73H指数：5
- 相关作者：马义德刘勍宋文强何胜宗林冬梅更多>>
- 相关机构：兰州大学天水师范学院兰州理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于PCNN和视觉特性的图像对比度增强被引量：5
- 2010年
- 本文针对X射线影像中同一组织图像灰度相近,不同组织灰度因组织密度不同而有所不同的特点,利用PCNN的同步点火特性,将图像分割为不同区域,考虑到人眼视觉特性,提出一种针对X射线影响的图像增强算法。实验证明该算法具有良好的效果。
- 陈锐马义德郑晓袁树林
- 关键词：脉冲耦合神经网络视觉特性图像分割图像增强
- 一种基于自适应单位链接PCNN的图像融合方法被引量：1
- 2011年
- 在充分考虑图像局部信息的基础上,提出了一种基于自适应Unit-Linking PCNN赋时矩阵的图像融合算法。首先对ULPCNN阈值函数进行修正改进,并以每个像素的局部离散系数作为其链接强度,形成无连接和自适应连接ULPCNN;其次对各源图像并行进行ULPCNN处理,得到既能体现图像中单个像素特征,又能反映其邻域像素信息的非线性映射赋时矩阵;最后通过对赋时矩阵中诸像素及其邻域局部特征进行自适应统计判断,从而确定对源图像进行相关融合处理。理论分析和实验仿真表明,本方法极大地降低了PCNN参数多且设定难的问题,自动地提高了PCNN对图像融合处理的性能,融合图像较好地集中了源图像的丰富特征信息,融合细节清晰,视觉效果较好,融合质量优于主分量分析及Laplacian金字塔方法。
- 刘勍董忠温志贤马义德
- 关键词：图像融合链接强度
- 一种基于矢量PCNN的彩色图像自动分割算法
- 2011年
- 为了对彩色图像实施自动分割,在彩色图像RGB空间中,对传统PCNN模型进行了改进与推广,提出一种基于指数熵矢量脉冲耦合神经网络(VPCNN)彩色图像自动分割新算法。该方法在考虑VPCNN互联矢量神经元动态时空相似特性的同时,利用改进指数动态阈值矢量与神经元内部活动项矢量间的信息对比关系确定分割图像的目标和背景区域,结合最大指数熵判据来达到彩色图像的自动分割,并与最大香农熵准则VPCNN分割方法做了比较。实验结果表明:算法具有图像分割精度高、适应性强、能较好地保持彩色图像边缘和细节等信息的优点。
- 刘勍马小姝张利军马义德董忠
- 关键词：彩色图像处理指数熵
- 基于堆叠式双向LSTM的心电图自动识别算法被引量：8
- 2020年
- 针对日趋增长的心电图数据分析需求,提出了一种新的心电图分类算法。首先对原始数据进行截断固定长度、样本均衡、求取信号的瞬时频率和光谱熵等预处理操作,数据经过预处理后模型能够更好地从其中提取特征进行学习;在训练过程中采用两个双向LSTM(BILSIM)网络堆叠组成的模型,堆叠式的双向LSTM(BILSIM)模型是一种改进的循环神经网络模型,相较于卷积神经网络,循环神经网络更加适合用来处理像心电图这样的序列数据。该模型在Windows下的MATLAB2018b上进行训练和测试,CUDA版本为9.0,采用分类准确率作为衡量模型性能的指标在两个数据集上进行了测试,一个是2017年生理信号挑战赛的数据(下文简称2017数据集),该模型在此数据集上最终分类准确率为97.4%;另一个是2018年生理信号挑战赛的数据(下文简称2018数据集),最终的分类准确率为77.6%,并在所属的MATLAB组获得了第三名的成绩。该算法与传统LSTM网络的结果相比,在2017数据集上提升了5.6%的准确率,在2018数据集上提升了7.6%的准确率;与单层的双向LSTM网络的结果相比,在2017数据集上提升了4.2%的准确率,在2018数据集上提升了5.7%的准确率,这充分验证了该算法的可行性和优势。
- 王文刀王润泽魏鑫磊漆云亮马义德
- 关键词：心律失常心电图分类
- PCNN参数自适应设定及其模型的改进被引量：35
- 2012年
- 脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中有着广泛应用,但基本都是从网络的外在特性出发并结合一定的实际应用对其进行研究和改进,缺乏对模型本身数学特性的分析.本文从PCNN模型的迭代方程出发,对无耦合连接和耦合连接两种状态下的PCNN数学模型进行了点火机理分析,揭示了PCNN模型本身的数学耦合特性(点火阶梯)以及其对网络生物学特性(脉冲发放特性)会造成干扰和影响的现象,并分析了这种干扰和影响产生的机理和消除方法,同时提出PCNN用于图像分割时参数自适应设定的方法.最后给出了更能体现神经网络生物学特性的PCNN改进模型,将其用于Lena等图像的分割处理中,取得了良好的效果.
- 邓翔宇马义德
- 脉冲耦合神经网络在车牌定位中的应用被引量：3
- 2010年
- 针对冗余边缘对基于边缘统计特征的车牌定位算法存在较严重干扰的问题,提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的车牌定位方法。在借鉴传统算法的基础上,为抑制干扰性边缘,引入简化的PCNN模型,仅对候选区进行数次PCNN迭代运算,可大幅降低运算复杂度并提高车牌定位率。对300幅车辆图像进行仿真实验,取得了98.3%的定位率。
- 宋文强马义德何胜宗
- 关键词：车牌定位脉冲耦合神经网络
- 基于NiosⅡ的图像去噪系统设计被引量：1
- 2011年
- 基于NiosⅡ软核处理器技术,以SOPC方式,在Altera DE2-70开发板上实现图像去噪算法.算法利用交叉皮层模型ICM(Intersecting Cortical Model,ICM)定位噪声点,并结合经典滤波算法对检测出来的噪声点进行局部滤波.实验结果表明在NiosⅡ上实现的算法既有效地去除了噪声,同时又保持了图像细节,去噪速度有较大提高.
- 冯晓文袁金霞刘莉李素奇马义德
- 关键词：SOPCFPGA交叉皮层模型图像去噪
- 基于改进型PCNN赋时矩阵的图像特征识别方法
- 2009年
- 提出了一种基于自适应Unit-Linking脉冲耦合神经网络(ULPCNN)赋时矩阵的图像特征识别算法。该方法在充分考虑图像局部信息的基础上,对ULPCNN阈值函数及链接强度做了修正改进,形成自适应连接的AULPCNN,利用AULPCNN模型对原始图像进行处理,生成一种从空间图像信息到时间信息的赋时矩阵映射图,并将其视为一幅图像进行处理,然后利用物理学相关概念定义赋时矩阵重心不变特征,且将这一特征运用在图像特征提取与目标识别中。理论分析和实验结果表明:AULPCNN赋时矩阵重心特征具有良好的抗几何畸变性(TRS)、抗亮度畸变性和抗噪声干扰不变性,具有提取特征参数少、提取方法简单、易于实现、识别正确率较高和稳健性强等特点。
- 刘勍马义德张晓曦
- 关键词：图像识别特征提取
- 基于PCNN与粗集理论的细胞图像二重数字水印算法被引量：2
- 2010年
- 结合脉冲耦合神经网络与粗集理论,提出了一种空频域结合的二重水印算法,用于生物细胞图像的版权保护。首先在小波变换域中用粗集理论的方法找出水印嵌入位置,嵌入第一重水印信息,在此基础上,找出图像空间域中纹理复杂区域再次嵌入水印;然后讨论了水印的提取方法;最后进行了鲁棒性检测。仿真表明,该算法具有较强的不可见性和较好的鲁棒性,能准确地提取出水印信息,可以有效地对生物细胞图像进行版权保护。
- 林冬梅马义德张北斗
- 关键词：脉冲耦合神经网络粗集理论多重数字水印
- PCNN与粗集理论用于多聚焦图像融合被引量：7
- 2009年
- 现有技术不能保证获取图像时,对图像每个位置都具有同样的聚焦效果,这样便产生了多聚焦图像的融合问题,它包括如何进行多聚焦图像像素分类及采取何种融合决策。该文结合脉冲耦合神经网络(PCNN)模型和粗集理论,对该问题进行尝试性研究,提出了一种新的多聚焦图像融合算法。首先计算原始图像的清晰度,将清晰度矩阵送入PCNN进行处理,然后根据粗集理论对原图像像素进行分类处理,最后生成融合图像。仿真结果表明,该算法在一定程度上优于其他传统算法。且具有较好的抗噪性能。
- 马义德林冬梅王兆滨张北斗高清祥
- 关键词：图像融合多聚焦图像脉冲耦合神经网络粗集理论
