基于PCNN的特征提取

PCNN用于特征提取时，具体平移、旋转、尺度、扭曲等不变性，这正是许多年来基于内容的图像检索系统追求的目标，同时PCNN用于特征提取时，有很好的抗噪性。而且PCNN直接来自于哺乳动物视觉皮层神经的研究，具有提取图像形状，纹理，边缘的属性。用PCNN能很好地对图像进行签名，将二维的图像的特征提取成一维矢量签名。fun_pcnn

% function J=fun_pcnn（I）;
function B=fun_pcnn（IBateV_EAlpha_EW）;
% pcnn  processing
I = imread（‘D101.gif‘）

[rc] = size（I）;
B=zeros（rc）;
%Y=zeros（rc）;
S=zeros（r+2c+2）;
M=zeros（rc）;
E=zeros（rc）;
% T=zeros（r+2c+2）;
% T（2:r+12:c+1）=I;
% J=I;

 Bate=0.1;
 V_L=1;
% V_E=1.1;
% V_E=20;
V_E=256;
%Alpha_E=0.05;
 Alpha_E=0.3;
% W=[0.5 1 0.5;1 0 1;0.5 1 0.5];
 W=[0.7071 1 0.7071;1 0 1;0.7071 1 0.7071];

n=1;
 while sum（sum（B））==0
    for i=2:r+1
        for j=2:c+1
            V=[S（i-1j-1） S（i-1j） S（i-1j+1）;
                S（ij-1） S（ij） S（ij+1）;
                S（i+1j-1） S（i+1j） S（i+1j+1）];
            L=V_L*sum（sum（V.*W））;
            F=I（i-1j-1）;
            U=double（F）*（1+Bate*double（L））;                       
            if U>=E（i-1j-1） 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       1959  2010-05-19 22:40  fun_pcnn.m

----------- ---------  ---------- -----  ----

                 1959                    1