论文摘要
侧抑制是神经系统信息处理的基本原则之一。从鲎这样原始的节肢动物到人,从外围神经系统直至中枢的各级水平,从触觉到视觉的各种感觉系统中都存在侧抑制作用。侧抑制在图像处理、模式识别、人工智能、成像制导等领域都具有广阔的应用前景。本文对侧抑制机制的前沿神经科学理论进行探索,并着重对侧抑制机制的应用进行深入研究。首先,在图像处理方面,将常见的数字式非循环侧抑制网络、双峰高斯分布的非循环侧抑制网络应用于图像增强,处理后的图像“勾边”效果明显;引入可能性度量因子,对基于分流型抑制机制的边缘检测算法进行改进,边缘提取效果明显优于常规算法;此外,将侧抑制机制与脉冲耦合神经网络进行结合,提出了一种基于侧抑制机制的脉冲耦合神经网络的图像分割方法,所分割图像具有很好的连通性。随后,研究了一种新的基于时空信息的运动目标检测方法。该方法引入了演算侧抑制（Algorithmic Lateral Inhibition,简称ALI）模型和多通道的概念,将视频图像分别在各通道上进行时域ALI、时空域ALI运算获取运动信息,并用时空域ALI消除噪声。仿真实验表明,该方法在复杂背景下可以精确获取运动目标的轮廓。接着,建立一种基于皮层柱侧抑制机制的神经网络群,模拟大脑皮层柱的脉冲发放现象,并利用该神经网络群进行位置跟踪。先后采用Stein神经元和改进的Hodgkin-Huxley神经元构建神经网络群,分别将皮层柱内及皮层柱间的侧抑制机制应用于神经网络群编码、解码,实现神经网络群的负相关点火。皮层柱侧抑制机制的应用大大提高了位置跟踪精度以及系统稳定性。最后,着重对循环侧抑制网络的WTA竞争特性进行理论分析,实现“胜者为王”功能;同时,对皮层柱侧抑制机制的应用做进一步探索,提出了一种基于皮层柱侧抑制机制的WTA神经网络群。
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摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 侧抑制理论概述1.1.1 侧抑制现象1.1.2 侧抑制网络模型的分类1.1.3 侧抑制网络的数学模型1.2 侧抑制的研究现状1.3 本文的主要内容第二章 基于侧抑制机制的图像处理技术研究2.1 引言2.2 基于侧抑制机制的图像增强技术研究2.2.1 常见的数字式非循环侧抑制网络在图像增强中的应用2.2.2 双峰高斯分布的非循环侧抑制网络在图像增强中的应用2.2.3 仿真实验及结果分析2.3 基于分流型抑制机制的边缘检测算法2.3.1 基于分流型抑制机制的网络模型2.3.2 分流型抑制机制的边缘检测算法2.3.3 引入可能性度量因子的改进模型2.3.4 仿真实验及结果分析2.4 基于侧抑制机制的脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用2.4.1 脉冲耦合神经网络原理2.4.2 LIPCNN 图像分割模型2.4.3 基于点火频率的LIPCNN 图像分割方法2.4.4 仿真实验及结果分析2.5 本章小结第三章 基于演算侧抑制模型的运动目标检测方法3.1 引言3.2 演算侧抑制模型3.3 常见的目标检测方法3.4 基于ALI 的运动目标检测方法3.4.1 创建通道3.4.2 运动检测3.4.3 目标融合3.4.4 消除噪声3.5 实验结果分析3.6 本章小结第四章 基于皮层柱侧抑制机制的神经网络群4.1 引言4.2 大脑皮层柱及侧抑制机制4.3 神经网络群结构4.3.1 神经网络群编码4.3.2 神经网络群的输入4.3.3 神经网络群的解码策略4.4 基于Stein 模型的神经网络群仿真实验及结果分析4.4.1 仿真实验平台4.4.2 仿真实验及跟踪误差分析4.4.3 相关性分析4.5 负相关点火理论依据4.6 基于Hodgkin-Huxley 模型的神经网络群4.6.1 Hodgkin-Huxley 神经细胞模型4.6.2 仿真实验分析4.7 本章小结第五章 侧抑制机制在WTA 竞争中的应用5.1 引言5.2 WTA 神经网络5.3 循环侧抑制神经网络在WTA 竞争中的应用5.3.1 循环侧抑制神经网络动力学模型5.3.2 平衡状态的存在性、唯一性和稳定性分析5.3.3 循环侧抑制神经网络的WTA 竞争特性分析5.3.4 不同抑制性突触的WTA 竞争实验5.4 基于皮层柱侧抑制机制的WTA 神经网络群5.4.1 WTA 神经网络群5.4.2 仿真实验5.5 本章小结第六章 总结与展望6.1 论文工作总结6.2 展望参考文献致谢在学期间发表的学术论文
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