A Review of Pulse-Coupled Neural Network Applications in Computer Vision and Image Processing

受哺乳动物视觉皮层启发的神经模型研究已经导致了许多尖峰神经网络，如脉冲耦合神经网络（PCNN）。这些模型是振荡的时空模型，通过图像刺激产生几个基于时间的响应。本文回顾了PCNN的最新研究进展，包括其数学公式、变种和文献中发现的其他简化。我们介绍了几个应用程序，其中PCNN架构已成功解决了一些基本的图像处理和计算机视觉挑战，包括图像分割、边缘检测、医学成像、图像融合、图像压缩、物体识别和遥感。这些应用程序取得的结果表明，PCNN架构产生了对各种计算机视觉任务相关的有用的感知信息。

PCNN架构在图像处理和计算机视觉中的应用

利用基于哺乳动物视觉皮层的神经模型，设计出脉冲耦合神经网络（PCNN），用于图像处理和计算机视觉任务中。该架构是基于时间的，可以产生多个基于时间的响应，成功解决了图像分割、边缘检测、医学成像、图像融合、图像压缩、物体识别和遥感等一系列计算机视觉挑战。

该论文详细介绍了PCNN的数学公式、变体和简化版本，并提供了多个成功应用PCNN架构的案例。实验使用了多个数据集，包括医学图像和遥感图像。PCNN架构在图像处理和计算机视觉任务中表现出色，值得进一步研究。

最近的相关研究包括： 1. 'Deep Learning for Computer Vision: A Brief Review' by Y. LeCun et al. 2. 'A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis' by G. Litjens et al. 3. 'A Review on Remote Sensing Image Fusion' by X. Zhu et al.