10.3321/j.issn:0372-2112.2005.04.014
一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法
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.
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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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金30170259,60172072,60372081;辽宁省科技计划2001101057
2005-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
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