一种基于PCNN的参数自适应图像分割方法

汤灿明; 张欣; 杨贝贝; 贺建婷

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一种基于PCNN的参数自适应图像分割方法

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针对在基于脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的图像分割中,如何确定合适的网络参数的问题,提出一种基于PCNN的参数自适应图像分割方法.该方法通过设定神经元合适的捕获范围和连接值,综合利用图像像素邻域的灰度信息,结合PCNN网络参数间的相互联系,实现对模型参数自动确定.仿真实验表明,该方法可有效地对不同图像进行自适应分割,与传统的PCNN图像分割方法相比具有一定的优越性.

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来源
《贵州大学学报（自然科学版）》|2013年第6期|96-99|共4页
作者
汤灿明; 张欣; 杨贝贝; 贺建婷;
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作者单位

贵州大学计算机科学与信息学院,贵州贵阳550025;

贵州大学计算机科学与信息学院,贵州贵阳550025;

贵州大学计算机科学与信息学院,贵州贵阳550025;

贵州大学计算机科学与信息学院,贵州贵阳550025;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
参数确定; 自适应; 图像分割; 脉冲耦合神经网络; 类间方差;

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