一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法

• 作者: 毕英伟 邱天爽
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络(PCNN) 自适应 参数确定 图像自动分割
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 647-650
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2005.04.014

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱天爽	大连理工大学电子与信息工程学院	302	2478	22.0	33.0
2	毕英伟	大连理工大学电子与信息工程学院	2	144	2.0	2.0