1、元网络为例，前述具有感受野特性的神经元响应如图所示。图中选取感受野的范围为，图表示经过激励电流调整前后，神经元的脉冲发放情况，其中编号与图中的神经元编号对应红色框中表示调整前神经元脉冲发放蓝色框中表示不经过调整神经元脉冲发放绿色框中表示经过调整后神经元脉冲发放。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文图存在感受野特性的神经元网络及响应示意图为带有激励电流调整的拮抗式感受野模型为各神经元动作电位发放示意图,,,是指以神经元。
2、，则表示对应的脉冲发放频率。,式中，和分别表示在时长为的滑动时间窗口中，以移动图像获原始图像作为输入时，神经元网络中第行第列神经元的脉冲发放频率表示滑动时间窗口的窗移为总观察时间，由于神经元网络的适应性会造成神万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文经元发放波动的削弱，同时过短的观测时间不易体现出神经元发放波动特性，因此为滑动时间窗口的序号,为神经元响应波动系数，表示在原始图像移动前后，神经元网络中第行第列神经元的脉冲发放变动情况越大则表示图像移动造成的。
3、而获得单移动方向单移距离尺度下万方数据硕士学位论文题目基于视觉神经元网络计算模型及其在图像边缘检测中的应用研究研究生罗佳骏专业控制理论与控制工程指导教师范影乐教授完成日期年月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文基于视觉神经元网络计算模型及其在图像边缘检测中的应用研究研究生罗佳骏指导教师范影乐教授年月万方数据，万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的。
4、息点为真实边缘点的平均可能性，其核心思想是对检测到的边缘点位置，对应于原图点所在定范围区域内的像素值差异程度的统计均值，差异程度越大则表明检测到的边缘点为真实边缘点的可能性越高。同时，利用边缘检测结果对图像进行重构，计算与原图的重构相似度指数，用来评价边缘检测结果的完整性，以弥补边缘置信度指标缺陷，重构方法采用方向线性插值重构法。最后采用秩和检验统计不同图像边缘检测比较结果。算法步骤首先对原始图像,，依据式进行个距离尺度下的方向移动，获得幅移动图像。构建感光层神经元网络,，网络中的单个神经。
5、的调整幅值。多方向多尺度图像移动固视微万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文空间信息。本文在神经元网络的构建时，兼顾网络所拥有的视觉特性以及计算能力，首先基于两类神经元均匀分布的特性，将相邻的两个不同类型或神经元整合为个同时具备和两种类型特性的神经元之后根据神经元当前的脉冲发放情况对神经元类型进行还原并根据获得的神经元类型决定各神经元所处的感受野类型。考虑到神经元网络的快速计算能力，不失般性，本文将感受野的区域简化为矩形。将上述两种不同类型的拮抗式感受野特性应用于神经元网络中，对感受野中心神经元的激励电流进行调整。由于感受野会体。
6、神经元响应波动越大，越小则表示图像移动造成的神经元响应波动越小。为了完整体现时间窗口中，感受野特性对神经元发放的影响，因此选取时间窗口略小于，使得波动系数更能突出细节在空间上的对比度特征。,,其中，表示神经元响应波动系数的均值，表示边缘判决的阈值，当图像移动造成神经元响应波动系数,大于，则认为该神经元所对应的图像点,为边缘点，标记值为当图像移动造成神经元响应波动系数,小于，则认为该神经元所对应的图像点,不是边缘点，标记值为。定量评价标准本文采用基于均值偏移的边缘置信度来描述检测到的边缘信。
7、网络中第行第列的神经元为中心点，其周围感受野范围内判决结果为类型的神经元个数,是指神经元网络中第行第列的神经元为万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文中心点，其周围感受野范围内判决结果为类型神经元个数,是指神经元网络中第行第列的神经元为中心点，其周围感受野范围内所有的神经元个数，表示对权值的调整幅值。多方向多尺度图像移动固视微动特性能有效抑制神经元的适应性，但本章认为视觉输入在空间上的微调，将使视觉神经系统对于图像细节的绝对检测，转换为种细节与背景的相对检测。因此本章在实现感光层输入仿真时，提出对输入神经元网络的图像进行多方。
8、向多距离尺度移动预处理，如式所示。,其中为原始图像矩阵，和分别表示水平和竖直方向的移动距离尺度，表示移动方向，由和决定，且和均为整数。神经元响应波动系数及边缘分类在外界激励电流以及内在耦合机制的作用下，神经元网络将产生动作电位的发放和传递，而且这种响应将展示出特定的空间和时间模式。因此视觉感光层面对视野内不同的影像特征，需要通过内在的神经编码机制，将颜色，纹理或者轮廓方向等模拟量转换为神经元的动作电位序列。通常情况下，选取神经元脉冲平均发放频率或神经元脉冲首次发放时间作为编码特征进行研究，前者能够反映神。
9、位论文图存在感受野特性的神经元网络及响应示意图为带有激励电流调整的拮抗式感受野模型为各神经元动作电位发放示意图,,,是指以神经元网络中第行第列的神经元为中心点，其周围感受野范围内判决结果为类型的神经元个数,是指神经元网络中第行第列的神经元为万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文中心点，其周围感受野范围内判决结果为类型神经元个数,是指神经元网络中第行第列的神经元为中心点，其周围感受野范围内所有的神经元个数，表示对权值。
10、现空间信息，因而调整后的激励电流将包含弱边缘与周围的差异信息，造成神经元发放模式的改变，从而起到增强弱边缘信息的作用。神经元类型的判决规则如式和所示。,其中表示神经元网络中第行第列的神经元在时长为的时间窗中的脉冲发放次数，表示整个神经元网络在当前分析时间窗中的脉冲平均发放次数。,表示神经元网络中第行第列神经元的类型判决结果，当神经元的发放次数小于等于平均发放次数，判定为当神经元的发放次数大于平均发放次数，则判定为。神经元激励电流的权值调整模型如式所示。以大小的神经。
11、元采用模型，如式所示将各幅图像进行归化，然后分别输入到感光层神经元网络中，图像中各像素以激励电流形式刺激神经元。如式所示，记录神经元网络中各个神经元在时间窗口中的脉冲发放次数，得到此时间窗内整个神经元网络的脉冲平均发放次数，依据式对各个神经元的类型进行判断。依据式对整个神经元网络进行操作根据类型判断结果使用感受野特性，对各神经元的激励电流权值产生影响，从而在下个时间窗口内，对感受野中心点神经元所对应的激流电流进行调整。在观察时间内，利用式和获得图像移动对于神经元响应波动系数，利用式和实现对图像边缘信息及非边缘信息的分类，从。
12、元群体兴奋程度的种动态波动，但对于图像弱细节而言，其所影响的神经元数量和深度毕竟有限，因此信息将会被淹没在这种脉冲平均发放特征上。后者虽然具有突出的网络编码效率，但其最大缺陷在于无法表现神经元网络脉冲发放的动态信息。基于以上原因，本文根据在定时长内外界刺激移动而引起的神经元脉冲发放差异，提出了神经元响应波动系数的概念，突出细节在空间上的对比度特征，具体定义如式和所示。在获取响应波动系数的基础上，可实现图像边缘分类，如式和所示。其中表示在时长为的滑动时间窗口中，神经元网络中第行第列神经元的脉冲发放次数。
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