基于最大熵和PCNN的图像分割新方法

• 作者: 余瑞星 朱冰 祝小平
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 脉冲耦合神经网络 最大熵
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 259-262,267
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2872字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2008.05.004

摘要

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)无法确定最优分割以及脉冲门限具有非线性因子的问题,提出了一种基于最大熵和脉冲耦合神经网络的新型图像分割算法.该算法采用线性方式动态调整脉冲门限,采用最大熵确定PCNN网络的循环迭代次数,并引用均值滤波的思想对PCNN的接收部分进行了改良,以克服噪声对分割过程的影响.实验结果表明该方法能获得视觉效果较好的分割结果并具有较强的普适性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝小平		151	1034	16.0	21.0
2	余瑞星	西北工业大学航天学院	36	240	6.0	14.0
3	朱冰	西北工业大学航天学院	13	121	5.0	10.0