基于直方图的脉冲耦合神经网络(PCNN)多门限图像分割方法

• 作者: 刘潇 孔祥维
• 来源期刊: 佳木斯大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 多门限技术 脉冲耦合神经网络(PCNN) 直方图
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 页码范围: 38-44
• 页数: 7页
• 分类号: TP273+.1
• 字数: 4525字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1402.2004.01.010

摘要

参考了Eckhorn等人近几年提出的脉冲耦合神经网络(Pulse CoupledNeuralNetwork)模型,结合灰度直方图分割技术,提出了一种新的多门限图像分割方法-基于直方图的脉冲耦合神经网络(PCNN).PCNN模型具有弥补时隙和空隙的特点,因此应用这一网络模型进行图像分割,可以得到较完整的区域边角信息,从而达到理想的分割效果.经实验证明,本文提出的方法较原来的PCNN网络,运算速度和分割效果都有了很大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔祥维	大连理工大学电信学院	84	919	16.0	26.0
2	刘潇	辽东学院计算机系	18	53	5.0	6.0