function Y0=PCNN(matrix,link_arrange,np) % matrix is the input image % np default value is 300 % link_arrange default is 13.0 % you better change this parameter in your's experiment alpha_L=1.0; alpha_Theta=5.0; beta=8; vL=0.2; vTheta=20; [p, q] = size(matrix); % Generate the null matrix that could be used L=zeros(p,q); U=zeros(p,q); Y=zeros(p,q); Y0=zeros(p,q); E=ones(p,q); % Compute the linking strength. center_x=round(link_arrange/2); center_y=round(link_arrange/2); W=zeros(link_arrange,link_arrange); for i=1:link_arrange for j=1:link_arrange if (i==center_x)&&(j==center_y) W(i,j)=1; else W(i,j)=1./sqrt((i-center_x).^2+(j-center_y).^2); end end end %% F=double(matrix); for i=1:1000 work = conv2(Y,W,'same'); L = exp( -1 / alpha_L) * L + vL * work; for row=1:p for col=1:q if Y(row,col) == 0 E(row,col) = exp( -1 / alpha_Theta) * E(row,col); else E(row,col) = vTheta; end end end U = F .* (1 + beta * L); for row=1:p for col=1:q if U(row,col) > E(row,col) Y(row,col) = 1; else Y(row,col) = 0; end end end Y0 = Y0 + Y; end end阈值是哪个符号？

在段代码中，阈值并没有使用符号来表示，而是使用了变量来表示。具体来说，在代码中使用了两个参数来控制阈值的大小，分别是alpha_Theta和vTheta。其中，alpha_Theta是一个衰减系数，用于控制阈值的衰减速度；vTheta是一个固定值，用于控制阈值的大小。在代码中，对于每个像素点，如果当前的Y值为0，则将该像素点的阈值E乘以alpha_Theta，否则将阈值E设置为vTheta。因此，阈值的大小取决于vTheta和alpha_Theta的取值。

相关问题

GA = Focus_Measure(I1); GB = Focus_Measure(I2); fire_time_imgA = PCNN(GA,13,300); fire_time_imgB = PCNN(GB,13,300); sel_logical = double(fire_time_imgA >=fire_time_imgB); Db = Majority_Filter(sel_logical,8); Db = Majority_Filter(Db,7);

这段代码主要是对两幅图像进行对比，并且使用了PCNN和多数滤波器对结果进行处理。

首先，对于两幅图像I1和I2，分别计算了它们的焦点度量值GA和GB，这个焦点度量值可以用来评估图像的清晰程度。

然后，使用PCNN模型对GA和GB进行处理，得到了fire_time_imgA和fire_time_imgB两个矩阵，其中记录了PCNN模型的输出结果。

接下来，将fire_time_imgA和fire_time_imgB进行比较，得到了sel_logical矩阵，其中的元素值为1表示对应位置上的像素在图像I1中的清晰程度高于在图像I2中的清晰程度，为0则相反。

最后，通过多数滤波器对sel_logical进行滤波，得到了Db矩阵，其中的元素值为1表示对应位置上的像素在图像I1中的清晰程度高于在图像I2中的清晰程度，并被大多数滤波器认定为正确的结果。

matlab pcnn

PCNN (Pulse-Coupled Neural Network) 是一种受到生物视觉系统启发的图像处理技术，常用于图像分割和模式识别任务。MATLAB 提供了一些函数和工具箱来实现 PCNN。

要在 MATLAB 中使用 PCNN，首先需要安装并加载 Image Processing Toolbox。然后，可以使用以下函数来创建和训练 PCNN 模型：

1. `pcnn`: 创建一个 PCNN 模型对象。
2. `train`: 使用训练数据训练 PCNN 模型。
3. `classify`: 使用训练好的 PCNN 模型对新数据进行分类。

例如，以下是一个使用 PCNN 进行图像分割的简单示例：

% 加载图像
image = imread('image.jpg');

% 创建 PCNN 模型对象
net = pcnn;

% 将图像输入到模型中进行训练
train(net, image);

% 对新图像进行分类
segmented_image = classify(net, new_image);

% 显示分割结果
imshow(segmented_image);

这只是一个简单的示例，PCNN 还有许多参数和配置项可以调整，以达到更好的分割效果。你可以查阅 MATLAB 文档或者相关的论文了解更多关于 PCNN 的细节和应用。