基于简化PCNN模型的结构光图像自动分割方法

贾小军; 张之江; 曾丹; 温伟

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基于简化PCNN模型的结构光图像自动分割方法

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针对CCD获取的结构光图像因大尺寸、光照不均匀,一般分割方法容易产生过分割或欠分割,提出了一种简化的脉冲耦合神经网络(PCNN)分割方法。将结构光图像进行分块,降低光照对分割质量的影响。每块子图像采用改进的PCNN模型自动进行分割。PCNN采用线性方式动态调整脉冲门限,以最小交叉熵确定其迭代次数,并利用邻域像素间的关系自动调整连接系数,减少人工干预。通过主客观评价指标对分割结果进行了比较,结果表明,提出的算法可以有效地分割出结构光图像中的条纹及点阵模式,目标边缘光滑、连贯和清晰,可以用于结构光图像的分割处理。

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来源
《光电子．激光》 |2011年第3期|455-460|共6页
作者
贾小军; 张之江; 曾丹; 温伟;
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作者单位

嘉兴学院数理与信息工程学院;

浙江嘉兴314001;

上海大学特种光纤与光接入网重点实验室;

上海200072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
脉冲耦合神经网络(PCNN); 结构光图像; 图像分割; 最小交叉熵; 评价指标;

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