【图像特征提取】基于matlab脉冲耦合神经网络（PCNN）图像特征提取【含Matlab源码 1868期】

在图像处理过程中，尤其是图像相似度的匹配，在图片量比较小的情况下，深度学习的效果往往达不到期望，所以需要利用传统图像处理的方法，对图像特征进行提取，常用的方法有lbp,hog,sift,surf。 lbp算法主要是对图片纹理特征进行提取，一旦图片旋转，平移或者缩放，所提取的lbp特征就会发生很大变化。 hog算法主要是对图片形状特征进行提取，一旦图片旋转，平移或者缩放，所提取的lbp特征就会发...

具体地，对于一个像素点$p$，我们选取一个以$p$为中心的邻域区域，然后比较该区域内每个像素点的灰度值与$p$的灰度值的大小关系，如果该像素点的灰度值大于等于$p$的灰度值，则该像素点的比较结果为1，否则为0。其中，P表示邻域像素点的个数，R表示邻域半径，g_i表示第i个邻域像素点的灰度值，g_c表示中心像素点的灰度值，\phi(x)表示x的相位角，s(x)表示符号函数，当x大于等于0时，s(x)=1，否则s(x)=0。1.1. 对于每个像素点$p$，选取一个以$p$为中心的邻域区域。

在当今数字化时代，图像处理和计算机视觉技术变得越来越重要。图像检测是计算机视觉领域的一个关键任务，它涉及到从图像中识别和定位特定目标的过程。而图像分割和特征提取则是图像检测的两个关键步骤。图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。它可以帮助我们更好地理解图像中的内容，并为后续的特征提取和目标识别提供更准确的信息。常见的图像分割方法包括基于阈值的分割、区域生长法、边缘检测和基于图割的分割等。特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，以便于后续的分类、识别和检测任务。

摘要 本文采用高级视觉模型来描述灵长类视觉系统中的信息传递和连接。信息链接方案，如状态相关模块化和时间同步，被视为视觉系统使用期望组合信息的方法，以填充缺失信息和删除不需要的信息。研究了使用基于生理学理论模型的链接方法结合当前图像处理技术进行模式识别的可能性。这些图像处理技术是变换，例如（但不限于）小波滤波器、命中或未命中滤波器、形态滤波器和高斯差分滤波器。选择这些特殊的过滤器是因为它们模拟灵长类视觉系统中执行的...

→这是一篇学习笔记。 →但考虑要发出来，还是排版了，请放心食用。 PCNN在图像融合中应用广泛 1、脉冲耦合的神经元之间有有耦合和无耦合两种形式。，有耦合的神经元之间存在能量传播，产生同步脉冲发放，从而将输入相似的神经元在同一时刻点火。 3、脉冲神经网络–第三代人工神经网络。 4、PCNN是由多个PCNN神经元构成的单层反馈型网络，因此适合实时的图像处理环境，每个神经元由三个部分组成：接受部分、调制部分、脉冲产生部分。 5、PCNN神经元的个数和像素的个数相同，它们是一一对应的。且神经元的外部刺激等于图像的