一种基于改进PCNN模型的图像分割方法

• 作者: 刘家锋 刘晓芳 唐降龙 程丹松 黄剑华
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络(PCNN) 图像自动分割 参数确定 多目标
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 1228-1233
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 4955字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-0470.2007.12.004

摘要

通过对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的改进,在模型的输入端加入目标区域的边缘数据,使最高灰度级不同的非连通神经元同期点火,实现了多目标区域同时分割.给出了影响同期点火激励范围的主要参数β的自动设定方法,并设计了基于图像最大熵准则的自动分割算法.用分割精度评价准则验证了所提出方法的有效性.实验证明,对于低噪声污染的图像,改进的PCNN模型在多目标识别中的正确接受率达到95%以上,明显优于经典的Fastlinking模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓芳	哈尔滨工业大学电气工程学院	29	348	9.0	18.0
2	程丹松	哈尔滨工业大学计算机科学与技术系	23	171	7.0	12.0
3	唐降龙	哈尔滨工业大学计算机科学与技术系	105	1135	17.0	29.0
4	刘家锋	哈尔滨工业大学计算机科学与技术系	60	769	16.0	25.0
5	黄剑华	哈尔滨工业大学计算机科学与技术系	36	394	11.0	19.0