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一种基于FitzHugh-Nagumo神经网络的轮廓线检测算法的中期报告
本文介绍了一种基于FitzHugh-Nagumo神经网络的轮廓线检测算法的中期报告。
首先，本文简要介绍了FitzHugh-Nagumo神经网络的基本原理和公式。FitzHugh-Nagumo神经网络是一组由两个耦合偏微分方程构成的神经元模型，其中一个方程描述了神经元的电压变化，另一个方程描述了神经元的恢复速度，该模型能够模拟神经元之间的相互作用和神经信号的传递。
接着，本文将FitzHugh-Nagumo神经网络应用于轮廓线检测中。对于图像中的轮廓线，本文将其看作是一组相邻像素点之间的边界。利用FitzHugh-Nagumo神经网络可以模拟神经元之间的相互作用，本文将图像的像素点看作神经元，在神经网络中建立相应的节点。通过调整神经网络的阈值和链接强度，可以实现对轮廓线的检测。
最后，本文给出了一些实验结果，说明了基于FitzHugh-Nagumo神经网络的轮廓线检测算法的有效性。实验结果表明，该算法可以在不同分辨率和复杂度的图像中自动检测出轮廓线，并且具有良好的鲁棒性和稳定性。
总之，本文提出了一种新的基于FitzHugh-Nagumo神经网络的轮廓线检测算法，该算法具有很好的检测效果和鲁棒性，可以在实践中应用于图像处理和计算机视觉领域。