10.3969/j.issn.1001‐2400.2012.06.001
一种简化 PCNN 模型在彩色图像边缘检测上的应用
提出了一种改进的彩色图像边缘检测方法来克服传统方法不考虑色度信息及噪声影响而产生漏检、错检边缘的不足.通过提取图像的颜色主轴来综合表示图像的亮度和色度信息,并将彩色图像降维成包含色度信息的灰度图像用以检测;为了降低噪声对检测结果的影响,采用脉冲耦合神经网络(PCNN )模型.由于PCNN模型中的参数过多,不利于控制,故使用简化的PCNN模型来减少参数,达到比较好的控制.实验表明,这种基于颜色主轴的PCNN彩色图像边缘检测方法不仅能准确得到彩色图像的边缘信息,而且对噪声有很强的抑制作用.
边缘检测、图像处理、颜色主轴、脉冲耦合神经网络
TN911.73
2013-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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