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文檔簡(jiǎn)介
1、 本文中，筆者經(jīng)過(guò)分析比較，選用了PCNN的合理簡(jiǎn)化模型。在將其應(yīng)用于圖像去噪、圖像分割、邊緣檢測(cè)的同時(shí)，對(duì)算法中涉及到的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行分析研究，解決了在圖像處理應(yīng)用中，PCNN模型的參數(shù)優(yōu)選問(wèn)題，進(jìn)一步深化了對(duì)PCNN的理解。 本文的工作取得了以下三方面的新進(jìn)展：在對(duì)二值圖像進(jìn)行去噪處理時(shí)，針對(duì)被兩種不同類型的噪聲，對(duì)PCNN算法中的參數(shù)進(jìn)行逐個(gè)地詳盡地分析，得出了一些有用的結(jié)論；在進(jìn)行圖像分割的研究中，對(duì)基于圖像熵和P
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