2013年西安电子科技大学论文：深度探讨交叉视觉皮质模型的向心自动波实现与改进

本文发表于2013年2月西安电子科技大学学报自然科学版，探讨了交叉视觉皮质模型（Intersecting Cortical Model, ICM）中的向心自动波实现。I.CM模型是基于神经元在放电过程中的连接功能，展现出自组织波性质，这种特性在图像处理任务中有潜在的应用价值。然而，模型在迭代过程中存在一种称为“干涉”（interference）的现象，这可能导致边缘和细节的模糊。 作者深入研究了向心自动波（centripetal autowave）作为一种解决方案的构建方法，针对Kinser提出的向心自动波构建策略提出了批评，指出其可能存在的局限性和问题。Kinser的方法可能在某些情况下无法有效解决I.CM中的干涉问题。 为了改进这一状况，论文从两个关键角度进行探讨：一是利用线性热流理论，这是一个物理学概念，通过模拟神经元活动的热量传递过程来控制自动波的扩散和集中，从而减少干涉。二是引入形态学中值集的概念，这是一种图像处理技术，通过统计像素邻域的中值来保持图像的边缘清晰度，防止自动波扩散过度导致失真。 通过这两个方法的设计与实施，论文提出了一种新的向心自动波构造方式，能够有效地改善交叉视觉皮质模型在迭代过程中的性能，提高图像处理任务的精确度。本文的研究不仅深化了我们对交叉视觉皮质模型的理解，也为生物物理和计算机视觉领域的交叉研究提供了有价值的理论支持。 关键词包括交叉视觉皮质模型、向心自动波、线性热流和形态学中值集，这些术语贯穿全文，构成了研究的核心概念。整个研究以自然科学论文的形式呈现，被分类在TN929.12类别下，并获得了2013年1月期的期刊编号1001-2400。这篇论文共计8页，提供了对复杂神经网络模型中向心自动波优化策略的深入洞察，对于理解和应用I.CM模型具有重要的学术价值。