一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法

毕英伟; 邱天爽

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一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法

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近年来的研究表明,脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)可有效地用于图像分割.然而对于不同图像,常需要选取适当的网络参数,以得到有效的分割结果.但是,目前网络参数的选取还主要停留在人工调整和确定阶段,尚无一种能够根据图像本身特性自动确定参数的方法,这在很大程度上限制了PCNN的应用.针对这一问题,本文提出了一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法,通过利用图像本身空间和灰度特性自动确定网络参数,实现对不同图像的分割.实验结果表明,本文算法可以有效地对不同图像进行自动分割,具有一定的健壮性.

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来源
《电子学报》|2005年第4期|647-650|共4页
作者
毕英伟; 邱天爽;
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作者单位

大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连,116024;

大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连,116024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
脉冲耦合神经网络(PCNN); 自适应; 参数确定; 图像自动分割;

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