一种基于PCNN的图像自动分割方法

火元莲

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脉冲耦合神经网络(PCNN)是20世纪90年代形成和发展的一种新型神经网络,在图像处理领域得到广泛的应用。本文提出了一种基于简化的PCNN与类内最小散度类间最大方差相结合的自适应图像分割方法,在每次迭代时将脉冲耦合神经网络点火的神经元对应的像素作为目标,未点火的神经元对应的像素作为背景,计算目标和背景像素灰度值的类间方差与类内散度,取类间方差与类内散度比值最大的分割图像作为最终结果。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,是一种可行的与有效的图像分割方法。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2008年第6期|97-99|共3页
作者
火元莲;
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作者单位

西北师范大学物理与电子工程学院;

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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); 类内散度; 类间方差; 图像自动分割;

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