基于改进型脉冲耦合神经网络的图像二值分割

• 作者: 张军英 张晓滨 樊秀菊 石美红
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 图象 阈值 直方图
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与仿真
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4762字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2002.04.012

摘要

图象二值分割在图像分析和模式识别中是一项最基本也是最重要的预处理,它处理的好坏将直接影响后续的分析和处理效果.如何更有效、适应性更强地实现图像二值化,一直是困扰人们的一个难题.该文提出了一种新的图像二值分割方法--基于脉冲耦合神经网络的图像二值分割.它利用脉冲耦合神经网络的特性,实现图像的二值化.与传统图像二值化方法相比,它完全是一种与图像自适应的二值分割,易于软件和硬件的实现.对于含有丰富细节或低对比度的图像二值分割,该方法的优越性更为突出.实验结果表明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军英	西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室	113	2001	25.0	41.0
2	石美红	西安工程科技学院信息控制系	65	1116	17.0	31.0
3	张晓滨	西安工程科技学院信息控制系	26	210	8.0	14.0
4	樊秀菊	西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室	3	127	3.0	3.0