?1 簡(jiǎn)介

2 部分代碼

% The PCNN 1-D demo code was written by Kun Zhan% $Revision: 1.0.0.0 $ $Date: 2016/03/25 $ 20:25:48 $?% Reference:% K Zhan, J Shi, H Wang, Y Xie, Q Li, % "Computational Mechanisms of % Pulse-Coupled Neural Networks: A Comprehensive Review,"% Archives of Computational Methods in Engineering, 2016.?clearT = 40;s = [0.5 0.35 0.5 0.8 0.63 0.5 0.99];[~, n] = size(s);Y = zeros(T+1,n); F = Y; L = F; E = F + 1; U = F;for t = 1:T; K = conv(Y(t,:),[0.707 1 0.707],'same'); F(t+1,:) = exp(-0.2).*F(t,:) + 0.1*K + s; L(t+1,:) = exp(-0.5).*L(t,:) + 0.2.*K; U(t+1,:) = F(t+1,:).*(1+0.5*L(t+1,:)); E(t+1,:) = exp(-0.2).*E(t,:) + 6.*Y(t,:); Y(t+1,:) = double(U(t+1,:)>E(t+1,:));endt = [0:1:T];c = (n+1)./2;figure(1)plot(t,E(:,c),'k-d',... t,U(:,c),'b-s',... t,F(:,c),'g*-',... t,L(:,c),'m+-')?axis square, axis([0 40 0 15])h = legend('$\Theta_{ij}(n)$','$U_{ij}(n)$',... '$F_{ij}(n)$','$L_{ij}(n)$',1);set(h,'Interpreter','latex')title('$f=0.8,g=0.8,\Theta_{ij}(0)=1, U_{ij}(0)=0,\forall i,j$','Interpreter','latex')xlabel('Iterative time \it{n}')figure(2),stem(t,Y(:,c))axis([0 40 0 1.2])

3 仿真結(jié)果

4 參考文獻(xiàn)

[1]馬義德, 錢(qián)志柏, 史飛,等. 基于PCNN的分割圖像壓縮編碼[J].? 2004.?

博主簡(jiǎn)介：擅長(zhǎng)智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)、信號(hào)處理、元胞自動(dòng)機(jī)、圖像處理、路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)等多種領(lǐng)域的Matlab仿真，相關(guān)matlab代碼問(wèn)題可私信交流。

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5 代碼下載

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【图像压缩】基于PCNN实现图像的压缩重建附matlab代码的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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