公开(公告)号：CN104636753A

公开(公告)日：2015-05-20

申请号：CN201510056549.7

申请日：2015-02-04

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 卞红雨 ,  李曙光 ,  张志刚 ,  张健 ,  陈奕名 ,  韩冷 ,  刘珈麟

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

CPC classification number: G06K9/00523 ,  G06K9/00536

Abstract: 本发明公开了一种基于PCNN神经元激活率和群离散度的区域特征提取方法。包括以下步骤：步骤一：对原始图像进行预处理，将神经网络PCNN与图像对应；步骤二：将0～255的灰度范围根据目标区域划分成N个从大到小的灰度区间；步骤三：得到当前灰度区间内发生群激活的神经元；步骤四：统计发生群激活神经元的领域内受激励神经元个数，判断发生提起激活的神经元；步骤五：统计提前激活神经元个数，得到群激活率和群离散度；步骤六：读取下一个灰度区间，重复步骤三到步骤六，直到第N个区间。本发明具有计算复杂度小，分类效果好的优点。

公开(公告)号：CN104636753B

公开(公告)日：2017-11-21

申请号：CN201510056549.7

申请日：2015-02-04

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 卞红雨 ,  李曙光 ,  张志刚 ,  张健 ,  陈奕名 ,  韩冷 ,  刘珈麟

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种基于PCNN神经元激活率和群离散度的区域特征提取方法。包括以下步骤：步骤一：对原始图像进行预处理，将神经网络PCNN与图像对应；步骤二：将0～255的灰度范围根据目标区域划分成N个从大到小的灰度区间；步骤三：得到当前灰度区间内发生群激活的神经元；步骤四：统计发生群激活神经元的领域内受激励神经元个数，判断发生提起激活的神经元；步骤五：统计提前激活神经元个数，得到群激活率和群离散度；步骤六：读取下一个灰度区间，重复步骤三到步骤六，直到第N个区间。本发明具有计算复杂度小，分类效果好的优点。