[发明专利]一种图像处理方法及装置

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取图像信息，并将所述图像信息转化为可传输的图像信号；

将所述图像信号通过振荡人工神经元器件转化为尖峰信号；

对所述尖峰信号进行编码，获得计数脉冲；其中，所述计数脉冲的数量大小用于表征尖峰的大小；

将所述计数脉冲输入脉冲耦合神经网络进行分割处理，获得分割后的目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述尖峰信号进行编码，获得计数脉冲，包括：

将所述尖峰信号转换为周期性的电信号；

将所述周期性的电信号，转换为计数脉冲。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述脉冲耦合神经网络包括：第一脉冲耦合神经网络和第二脉冲耦合神经网络；所述将所述计数脉冲输入脉冲耦合神经网络进行分割处理，获得分割后的目标图像，包括：

将所述计数脉冲输入所述第一脉冲耦合神经网络进行分割，获得反馈电信号和链接信号；

将所述反馈电信号和所述链接信号输入所述第二脉冲耦合神经网络进行处理，获得目标图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二脉冲耦合神经网络为二维本地网络的简化的单层脉冲耦合神经网络。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述反馈电信号和所述链接信号输入所述第二脉冲耦合神经网络进行处理，获得目标图像，包括：

基于U_ij(n)＝F_ij(n)(1+βL_ij(n))、E_ij(n)＝θ以及获得目标图像；其中，U_ij(n)为调制场，F_ij(n)为反馈电信号，L_ij(n)和链接信号，β为链接信号权重，E_ij为触发神经元的动态阈值，(i，j)为神经元坐标，Y_ij为目标图像。

6.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取图像信息，并将所述图像信息转化为可传输的图像信号；

转化模块，用于将所述图像信号通过振荡人工神经元器件转化为尖峰信号；

编码模块，用于对所述尖峰信号进行编码，获得计数脉冲；其中，所述计数脉冲的数量大小用于表征尖峰的大小；

分割模块，用于将所述计数脉冲输入脉冲耦合神经网络进行分割处理，获得分割后的目标图像。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述编码模块，具体用于：

将所述尖峰信号转换为周期性的电信号；

将所述周期性的电信号，转换为计数脉冲。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述脉冲耦合神经网络包括：第一脉冲耦合神经网络和第二脉冲耦合神经网络；所述分割模块，具体用于：

将所述计数脉冲输入所述第一脉冲耦合神经网络进行分割，获得反馈电信号和链接信号；

将所述反馈电信号和所述链接信号输入所述第二脉冲耦合神经网络进行处理，获得目标图像。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二脉冲耦合神经网络为二维本地网络的简化的单层脉冲耦合神经网络。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分割模块，还具体用于：

基于U_ij(n)＝F_ij(n)(1+βL_ij(n))、E_ij(n)＝θ以及获得目标图像；其中，U_ij(n)为调制场，F_ij(n)为反馈电信号，L_ij(n)和链接信号，β为链接信号权重，E_ij为触发神经元的动态阈值，(i，j)为神经元坐标，Y_ij为目标图像。