聂仁灿
- 作品数：78 被引量：216H指数：8
- 供职机构：云南大学信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金云南省自然科学基金云南省应用基础研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生文化科学更多>>
- 脉冲耦合神经网络模型参数估计及其图像分割被引量：3
- 2010年
- 利用小波分析对图像进行多层分解,然后,用分解的低频系数重构图像作为模型链接权参数W的估计,再用一种最佳阈值方法估计阈值θ,最后用最大相关准则确定网络计算的迭代次数N,成功实现了图像的自动分割.实验仿真表明,该方法在模型参数自动估计的基础上避免了PCNN对图像的过平滑作用,分割图像保留了良好的轮廓和更多的细节.
- 胡芳周冬明聂仁灿赵东风
- 关键词：脉冲耦合神经网络参数估计小波分析最大相关准则
- 人工神经网络动力学机制研究及应用
- 周冬明聂仁灿金
- 项目围绕人工神经网络的稳定性，对时滞、变时滞的细胞神经网络、双向联想记忆神经网络的动力学特性理论分析方法展开研究，并开展了脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在理论与应用方面等研究中取得了创新性成果。经“中科合创(北京)科技...
- 关键词：
- 基于一种新分解框架结合局部拉普拉斯滤波的医学图像融合被引量：2
- 2018年
- 针对局部拉普拉斯多尺度分解复杂性,提出基于一种新分解框架结合局部拉布拉斯滤波的医学图像融合算法。首先,对待融合的源图像用新的分解框架分解为高频部分和低频部分;然后,高频部分用感兴趣信息进行融合,低频部分再次用局部拉普拉斯滤波进行分解,分解得到的高低频部分分别采用感兴趣信息和局部能量最大值进行融合;其次,用逆局部拉普拉斯得到重构图像;最后,将重构图像和高频融合部分采用一定的加法运算得到最终图像。实验结果表明,与离散余弦谐波小波变换(DCHWT)等算法相比,该算法空间频率提升14. 46%,边缘信息提升12. 93%,对于提高临床诊断的准确率具有一定的价值。
- 孟令玉聂仁灿周冬明贺康建何敏
- 关键词：多尺度分解图像融合
- 基于CPCNN的迷宫最短路径求解
- 在竞争型脉冲耦合神经网络(CPCNN，competitivepulse-coupled neural metwork)的神经元一定参数设置条件下,利用其脉冲波高速并行传播可求解网络的最短路径。将迷宫等效为一固定连接权值的...
- 余迎聂仁灿周冬明赵东风
- 关键词：最短路径人工神经网络
- 文献传递
- 结合多尺度局部极值分解和SCM模型的医学图像融合方法被引量：2
- 2020年
- 根据不同的成像原理,医学图像有多种不同的图像类型。针对CT-MRI图像融合中容易造成细节和对比度信息丢失等问题,提出一种基于多尺度局部极值分解方法(LES)和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的图像融合方法。利用多尺度局部极值分解方法将源图像分解为一系列不同尺度的平滑图像和细节图像;使用最大值法分别提取两个系列平滑图像的最大值,使用稀疏表示方法进行平滑图像的融合;对两个系列的细节图像取均值,使用DCSCM模型对细节图像进行融合;通过融合后的平滑图像和细节图像重构出最终的融合图像。对多组医学图像进行实验仿真和主客观分析,多组实验结果表明,该方法在主观视觉方面和客观评价指标的定量分析方面都取得了优异的效果。
- 丁斋生周冬明聂仁灿侯瑞超刘琰煜帅新芳
- 关键词：医学图像图像融合
- 改进型低秩线性回归新方法
- 2018年
- 对于遮挡、光照等影响因素,低秩线性回归模型具有很好的鲁棒性。LRRR(Low Rank Ridge Regression)以及DENLR(Discriminative Elastic-net Regularized Linear Regression)通过正则化系数矩阵在一定程度上减少了LRLR(Low Rank Linear Regression)产生的过拟合现象。但其没有考虑子空间数据的错误逼近,投影矩阵不能准确地将数据映射到目标空间。鉴于此,提出了一种运算更快、更具判别性的低秩线性回归分类新方法。首先,将0-1构成的矩阵作为线性回归的目标值;其次,利用核范数作为低秩约束的凸近似;然后,通过正则化各类别之间的距离矩阵和模型输出矩阵来降低过拟合,同时可以增强投影子空间的判别性;再次,利用增广拉格朗日乘子(Augmented Lagrangian Multiplier,ALM)优化目标函数;最后,在子空间中利用最近邻分类器进行分类。在AR、FERET人脸数据库、Stanford 40Actions、Caltech-UCSD Bird以及Oxford 102Flowers数据库上进行相关算法的对比实验,结果表明所提算法是有效的。
- 于传波聂仁灿周冬明黄帆丁婷婷
- 关键词：正则化
- 一种基于PCNN与LP变换的多聚焦图像融合方法
- 本发明公开了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)与拉普拉斯金字塔变换(LP)，提出了一种有效的多聚焦图像融合算法。首先，利用LP对图像进行塔形结构的多尺度分解，并利用PCNN对每一尺度的分解图像进行处理，以获取描述特征聚类的...
- 聂仁灿金鑫周冬明王佺贺康建何敏余介夫谭明川
- 结合视觉显著性与Dual-PCNN的红外与可见光图像融合被引量：8
- 2018年
- 针对现存的红外与可见光图像融合算法亮度不均、目标不突出、对比度不高、细节丢失等问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)具有多尺度、最具稀疏表达的特性,显著性检测具有突出红外目标的优势,双通道脉冲耦合神经网络(Dual-PCNN)具有耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSST结合视觉显著性引导Dual-PCNN的图像融合方法。首先,通过NSST分解红外与可见光图像各方向的高频与低频子带系数;然后,低频子带系数采用基于显著性决策图引导Dual-PCNN融合策略,高频子带系数采用改进的空间频率作为优化Dual-PCNN的激励进行融合;最后,经过NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合图像红外目标突出且可见光背景细节丰富。该方法相比于其他融合算法在主观评价与客观评价上都有一定程度的改善。
- 侯瑞超周冬明聂仁灿刘栋郭晓鹏
- 关键词：视觉显著性图像融合
- NSCT域内结合相位一致性激励PCNN的多聚焦图像融合被引量：29
- 2018年
- 针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)无法准确提取多聚焦图像聚焦区域的问题,提出一种利用相位一致性(PC)来检测图像清晰区域,并结合PCNN的多聚焦图像融合算法。首先,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)对源图像进行多尺度分解,分别得到图像的高频子带和低频子带;其次,通过计算高频系数的空间频率值(SF)与低频系数的相位一致性值来提取图像高低频子带中的聚焦区域;然后,将SF与PC作为PCNN外部激励来刺激PCNN神经元点火,分别对图像高低频系数进行融合;最后,利用逆NSCT得到最终融合图像。实验采取多聚焦图像Clock、Pepsi和Lab作为三组实验数据集,与传统融合算法及新近提出的几种算法进行对比,所提算法的客观评价参数:互信息、边缘信息度、信息熵、标准差和平均梯度的数值均大于或十分接近于对比算法的最大值;同时从实验结果图与源图像的差值图中可以发现所提算法的差值图包含源图像清晰区域的痕迹明显更少。实验结果表明所提算法能更加准确地提取出图像的清晰区域,更好地保留图像的边缘与纹理等细节信息,得到更好的融合效果。
- 刘栋周冬明聂仁灿侯瑞超
- 关键词：相位一致性脉冲耦合神经网络多聚焦图像融合
- 基于简化脉冲耦合神经网络的人脸识别被引量：11
- 2014年
- 基于简化脉冲耦合神经网络(S-PCNN),提出了一种新颖的人脸识别方法。首先通过对神经元振荡特性的分析,将神经元振荡时间序列(OTS)分解为捕获性振荡时间序列(C-OTS)和自激性振荡时间序列(S-OTS)。然后通过图像几何变换和振荡频图,分析了X-OTS(OTS、C-OTS和S-OTS)的鉴别特性。最后利用C-OTS+S-OTS和余弦距离测度给出了人脸识别的系统结构。人脸库中的实验结果验证了所提方法的有效性,显示了它比其它传统算法具有更好的识别性能。
- 聂仁灿姚绍文周冬明
- 关键词：人脸识别
