一、課題綜述及研究意義

圖像分割是圖像識別和計算機視覺的基礎，得到精確的分割效果至關重要，因此，如何準確分割目標區域成為數字圖像處理研究的難點和熱點。圖像分割算法很多，其中基于脈沖耦合神經網絡的圖像分割是基于哺乳動物的視覺皮層同步脈沖發放現象數字圖像處理的一個重要分類就是圖像分割。所謂圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有特殊性質的區域，它的最終目的是把目標從圖像中單獨的顯示出來。實現圖像處理并能進行準確圖像分析的關鍵一環就是圖像分割，對圖像的最基本的處理就是圖像分割。經過分割后所得的效果的好壞對后續的識別和理解都產生巨大的影響。所以研究圖像分割技術對各行各業都具有很大的價值。而構建的模型，依賴于圖像的自然特性，得到廣泛的研究和發展。圖像分割算法有很多，其中其中基于脈沖耦合神經網絡的圖像分割是基于哺乳動物的視覺皮層同步脈沖發放現象而構建的模型，依賴于圖像的自然特性，得到廣泛的研究和發展。

二、課題擬采取的研究方法和技術路線

簡單介紹傳統PCNN的數學模型，通過仿真實驗說明圖像分割過程，分割效果表明傳統PCNN難以得到理想的分割效果。為了解決這一問題，從生物角度考慮，本文重新定義動態閾值，構建新穎的PCNN的數學模型，其主要思想為：當動態閾

值緩慢下降時，所有神經元從初始的全局抑制緩慢向點火狀態轉化，且某一神經元一旦點火，則以后步數都處于點火狀態。

（1）確定論文題目及研究方向，搜集相關資料。

（2）深入了解課題的理論基礎。

（3）學習使用Visio，Matlab軟件，能熟練地繪畫系統框圖和流程圖等。

（4）認真思考改進思路，并能證明它的合理化。

（5）系統方案論證與選擇。

（6）將之前看的資料、書籍，進行總結。

（7）撰寫畢業論文，翻譯外文參考文獻，書寫摘要。

（8）根據老師的建議，對論文進行部分修改。

（9）修改論文格式，完善論文。

三、主要參考文獻

[1] 喬玲玲．圖像分割算法研究及實現[D]．武漢理工大學，2009．

[2] 馬義德，李廉，綻琨，等．脈沖耦合神經網絡與數字圖像處理[M]．北京：科學出版社， 2008：57．

[3] Linda G， Shapiro，George C，Stockman．Computer vision [M]． New Jersey，　　　　　　　    Pren-tice-Hall． 2001:279-325． 

[4] 章毓晉．圖像處理和分析基礎[M]．北京：高等教育出版社，2002：180-181．

[5] 周鮮成．圖像分割方法及其應用研究綜述[J]．信息技術，2007：11-14．

[6] 趙春燕，閆長青，時秀芳．圖像分割綜述[J]．中國科技信息，2009：42-43． 

[7] 黃德雙．水平集方法及其在圖像分割中的應用研究[D]．中國科技大學，2009：1-6．

[8] 喬玲玲．圖像分割算法研究及實現[D]．武漢理工大學，2009：3． 

[9]　Ekblad U，Kinser J M,Atmer J．The intersecting cortical model in image　progressing[J]．Nuclear instruments & methods in physics research．Section A，2004，525(1-2)：392-396．

[10] 史忠植．神經網絡[M]．北京：高等教育出版社，2009．5：212．

[11] 馬義德，袁敏．PCNN 與傳統神經網絡在圖像處理中的應用研究[DB]．中    國科技論文在線．

[12] 馬義德，齊春亮，綻琨．自適應脈沖耦合神經網絡在圖像處理中應用[J]．系統仿真學報，2008：2897-2830．

[13] Yide Ma，Kun Zhan，Zhaobin Wang．Applications of Pulse-Coupled Neural Networks[M]．Beijing:：High Education Press， 2010：27-41． 

[14] 馬義德，戴若蘭，李廉．一種基于脈沖耦合神經網絡和圖像熵的自動圖像分割方法[J]．通信學報，2002：46-51． 

[15] 姚暢，陳后金，李居朋．改進型脈沖耦合神經網絡在圖像處理中的動態行為分析[J]．自動化學報，2008：1291－1297． 

[16] 張軍英，樊秀菊，董繼揚，等．一種改進型脈沖耦合神經網絡及其圖像分割[J]．電子學報，2004：1223-1226．

[17] 向菲．基于脈沖耦合神經網絡的圖像處理[D]．華僑大學，2005．

[18] 汪云九，齊翔林．驚人的假說—靈魂的科學探索[M]．長沙：湖南科學技術出版社，2001．

[19] Charles M Gray，Peter Konig，Andreas K Engel.Oscillatory responses in cat visual cortex exhibit inter-columnar synchronization which reflects global stimulus properties [J]．Nature,，1989，3(23)：334-337． 

[20] 許紹芬．神經生物學[M]．上海：復旦大學出版社，2006:294-295．

[21] Kullback S．Information Theory and Statistics[M]．New York:John Wiley，1959．

[22] 劉京，馬義德．一種基于交叉熵改進型PCNN圖像自動分割新方法[J]．中國圖像圖形學報，2005，10（5）：579-584．

[23] Ma Yide,Liu Qing．Automated image segmentation using improved PCNN model based on cross-entropy[C]．2004 International Symposium on Intelligent Multimedia，Video and Speech Processing ，2004:743-746．

二、畢業設計（論文）工作實施計劃

（一）畢業設計（論文）的理論分析與軟硬件要求及其應達到的水平與結果

理論分析：

圖像分割是圖像識別和計算機視覺的基礎，得到精確的分割效果至關重要，因此，如何準確分割目標區域成為數字圖像處理研究的難點和熱點。圖像分割算法很多，其中基于脈沖耦合神經網絡的圖像分割是基于哺乳動物的視覺皮層同步脈沖發放現象而構建的模型，依賴于圖像的自然特性，得到廣泛的研究和發展。

簡單介紹傳統PCNN的數學模型，通過仿真實驗說明圖像分割過程，分割效果表明傳統PCNN難以得到理想的分割效果。為了解決這一問題，從生物角度考慮，本文重新定義動態閾值，構建新穎的PCNN的數學模型，其主要思想為：當動態閾值緩慢下降時，所有神經元從初始的全局抑制緩慢向點火狀態轉化，且某一神經元一旦點火，則以后步數都處于點火狀態。

（1）了解課題的相關背景及發展

（2）知曉課題的理論

（3）融入自己的思想，給出改進的模型

 （4）將改進模型與傳統模型進行對比

軟硬件要求：

軟件：Visio繪圖軟件、Word文字處理軟件、相應的編程軟件等。

（二）畢業設計（論文）工作進度與安排www.628tf.com

起訖日期 工  作  內  容  和  要  求 備  注

3月23日-4月5日 搜集論文相關資料。

4月6日-4月12日 學習使用Visio，Matlab軟件，能熟練地繪畫系統框圖和流程圖等。

4月13日-4月19日 認真思考改進思路，并能證明它的合理化。

4月20日-4月26日 系統方案論證與選擇。

4月27日-5月3日 將之前看的資料、書籍，進行總結。

5月4日-5月10日 撰寫畢業論文，翻譯外文參考文獻，書寫摘要。

5月11日-5月17日 根據老師的建議，進行論文修改。

5月18日-5月24日 修改論文格式，完善論文，做PPT。

5月25日-5月29日 繼續完善論文，熟悉論文，對細節進行修改。