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     * 贴子主题： PCNN的图像处理,图像分割 举报  打印  推荐  IE收藏夹 
       本主题类别:     
     linorg 帅哥哟，离线，有人找我吗？处女座1983-9-18
      
      
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    发贴心情 PCNN的图像处理,图像分割

    Pulse Coupled Neural Networks (PCNNs) are different from classic neural network models. No training is required. The properties of the PCNN can be adjusted by changing threshold levels and decay time constants.

    它产生于90年代对猫的视觉神经系统的研究,可以用在图象处理的很多领域,如:降噪,分割,特征提取,物体孤立等等.

    并且做特征提取时,受图像大小变换，旋转等变化的影响较小


    [此贴子已经被作者于2005-5-12 13:27:05编辑过]

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    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2005/5/11 13:12:00
     
     eyounx 帅哥哟，离线，有人找我吗？金牛座1982-5-3
      
      
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    发贴心情 
    以下是引用linorg在2005-5-11 13:12:07的发言：
    Pulse Coupled Neural Networks (PCNNs) are different from classic neural network models. No training is required. The properties of the PCNN can be adjusted by changing threshold levels and decay time constants.

    用在图像分割等方面效果很好


    要说好的话就要先说明什么是“好”哦

    image segmentation有很多方法了，但是按照图像语义进行segmentation的还是很差

    ----------------------------------------------
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     grayspring 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 
    好像没怎么听说过这个东西。目前主流的图象分割应该包括如下几种吧：
    基于特征根的方法（Normalized Cut, etc，J. Malik等)
    基于MRF的（如Song-Chun Zhu 等）
    还有就是Weisman Institute的 Hierachical的方法(Ronen Basri等）

    为什么要用PCNN呢？有什么文献吗？

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2005/5/12 10:46:00
     
     linorg 帅哥哟，离线，有人找我吗？处女座1983-9-18
      
      
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    发贴心情 
    以下是引用grayspring在2005-5-12 10:46:15的发言：
    好像没怎么听说过这个东西。目前主流的图象分割应该包括如下几种吧：
    基于特征根的方法（Normalized Cut, etc，J. Malik等)
    基于MRF的（如Song-Chun Zhu 等）
    还有就是Weisman Institute的 Hierachical的方法(Ronen Basri等）

    为什么要用PCNN呢？有什么文献吗？



    它是一种新型的方法，产生与对哺乳动物视觉系统的研究，可以说从一产生就有着先天的优势，并且经过十几年的发展，已经基本成型

    资料请见：[URL=http://optics.physics.aamu.edu/PCNN/]http://optics.physics.aamu.edu/PCNN/[/URL]

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2005/5/12 13:33:00
     
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    发贴心情 
    以下是引用eyounx在2005-5-11 16:10:32的发言：
    [quote]以下是引用linorg在2005-5-11 13:12:07的发言：
    Pulse Coupled Neural Networks (PCNNs) are different from classic neural network models. No training is required. The properties of the PCNN can be adjusted by changing threshold levels and decay time constants.

      用在图像分割等方面效果很好
    [/quote]

    要说好的话就要先说明什么是“好”哦

    image segmentation有很多方法了，但是按照图像语义进行segmentation的还是很差


    谢谢斑竹，我已经修改了！~~

    按照图像语义进行segmentation是图像处理的发展方向，
    现在已经有了基于图像内容的程序（我看过一格可以 match words and pictures 的文献）

    google的图像搜索好像已经可以做到 ，不知道是怎么实现的。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2005/5/12 13:41:00
     
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    发贴心情 
    以下是引用linorg在2005-5-12 13:41:31的发言：
    [quote]以下是引用eyounx在2005-5-11 16:10:32的发言：
    [quote]以下是引用linorg在2005-5-11 13:12:07的发言：
      Pulse Coupled Neural Networks (PCNNs) are different from classic neural network models. No training is required. The properties of the PCNN can be adjusted by changing threshold levels and decay time constants.

       用在图像分割等方面效果很好
      [/quote]

      要说好的话就要先说明什么是“好”哦

      image segmentation有很多方法了，但是按照图像语义进行segmentation的还是很差
    [/quote]

    谢谢斑竹，我已经修改了！~~

    按照图像语义进行segmentation是图像处理的发展方向，
    现在已经有了基于图像内容的程序（我看过一格可以 match words and pictures 的文献）

    google的图像搜索好像已经可以做到 ，不知道是怎么实现的。




    google还是基于图像周围的文本信息检索的，Contant Based Image Retrieval 精度还不够，我们组有做CBIR的，等你过来给你说 :)

    看文章的时候不能全信哦

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    发贴心情 
    有兴趣看一下这个：
    Y. Jiang, K.-J. Chen, and Z.-H. Zhou. SOM-based image segmentation.
    http://cs.nju.edu.cn/people/zhouzh/zhouzh.files/publication/rsfdgrc03b.pdf

    Y. Jiang and Z.-H. Zhou. SOM ensemble-based image segmentation.
    http://cs.nju.edu.cn/people/zhouzh/zhouzh.files/publication/npl05.pdf

    btw: your direction is Computational Learning Theory, read more about theoy ;P

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     flykite 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 
    看来对图像分割关注的人还很多阿，向你们学习
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     tallboy 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 
    哪位推荐一些图像分割的快速算法，并不要很精确就可以。
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