在matlab上实现pcnn边缘检测

在MATLAB上实现PCNN边缘检测的具体步骤如下：

1. 读入图像并转换为灰度图像

img = imread('image.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);

2. 对图像进行滤波处理

使用高斯滤波器对图像进行滤波处理，以减少图像噪声，增强边缘信息。

sigma = 1.4; % 高斯滤波器的标准差
hsize = 5; % 高斯滤波器的大小
h = fspecial('gaussian', hsize, sigma);
img_filtered = imfilter(img_gray, h);

3. 初始化PCNN网络参数

beta = 0.1; % 阈值
lamda = 0.1; % 衰减因子
t = 1; % 迭代次数

4. 实现PCNN边缘检测算法

[row, col] = size(img_filtered);
U = zeros(row, col); % 输入矩阵
V = zeros(row, col); % 产生脉冲的神经元矩阵
Y = zeros(row, col); % 输出矩阵

% 初始化输入矩阵U
for i = 2:row-1
    for j = 2:col-1
        U(i,j) = img_filtered(i,j);
    end
end

% PCNN算法迭代
while t <= 50
    for i = 2:row-1
        for j = 2:col-1
            V(i,j) = exp(-beta*U(i,j))*((U(i-1,j) + U(i+1,j) + U(i,j-1) + U(i,j+1))/4);
        end
    end
    Y = Y + lamda*V;
    U = img_filtered + Y;
    t = t + 1;
end

% 输出边缘检测结果
edge_img = Y > 0.05;
imshow(edge_img)

在PCNN算法迭代的过程中，每一次迭代会更新产生脉冲的神经元矩阵V和输出矩阵Y。最终，输出矩阵Y中大于阈值的像素点即为边缘像素，将其二值化即可得到边缘检测结果。