忆阻细胞神经网络在彩色图像边缘提取中的应用

"基于改进忆阻细胞神经网络的彩色图像边缘提取" 本文主要探讨了一种新的彩色图像边缘提取方法，该方法结合了改进的忆阻细胞神经网络（Resistive Cell Neural Network, RCNN）和自适应阈值算法，旨在解决传统图像处理方法在处理复杂图像时面临的挑战以及大规模细胞神经网络的硬件实现问题。 传统的边缘提取算法通常依赖固定的模板或阈值，这在处理实际中的复杂图像时往往不能获得理想效果。细胞神经网络（Cellular Neural Network, CNN）因其局部互联结构和并行处理能力，在图像处理领域具有广泛应用。然而，由于传统CMOS工艺的技术瓶颈，实现大规模的CNN硬件变得困难。 为克服这些局限性，本文提出了一种基于人眼感知原理的新型阈值自适应算法。该算法考虑了图像中像素的空间分布，能够根据图像内容动态调整阈值，从而提高了边缘提取的准确性。此外，论文引入了忆阻器，这是一种具有非线性两端电路元件的新型器件，它拥有独特的开关转换机制、非易失性以及纳米级尺寸，非常适合解决CNN的硬件实现难题。 忆阻器的特性使得它可以模拟生物神经元的行为，与细胞神经网络相结合形成忆阻细胞神经网络（Resistive Cellular Neural Network）。这种结合不仅简化了硬件设计，还提升了处理速度和能效。通过忆阻器，可以实现对彩色图像边缘提取的高效并行处理。 为了验证所提方法的有效性，进行了数值仿真以及抗噪性检测。与传统的边缘提取算法如Canny、Sobel等进行了对比分析，并计算了不同算法的FOM（figure of merit）值和峰值信噪比（PSNR）。结果显示，基于像素空间分布的阈值自适应忆阻细胞神经网络在彩色图像边缘提取上表现出更高的精度和鲁棒性，进一步证明了该方法的优越性。 本文提出的忆阻细胞神经网络和自适应阈值算法在彩色图像边缘提取上提供了新的思路，解决了传统方法的局限性，并利用忆阻器的特性实现了硬件层面的优化。这一工作为未来在复杂图像处理领域的研究和发展开辟了新的道路，特别是在高性能和低功耗的图像处理硬件设计中具有重要价值。