基于改进型PCNN的不规则图像自适应分割算法研究

• 作者: J.M.Dias Pereira 冯登超 杨兆选 王哲
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 不规则图像 脉冲耦合神经网络 动态阈值 自适应分割
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 650-652
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3462字
• 语种: 中文

摘要

针对不规则图像成分复杂、特征形状无法采用经典模型拟合等问题,提出了基于改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应分割算法.该算法在原有PCNN模型基础上,对神经元反馈输入函数和动态阈值函数进行了修正,同时对神经元的输出采用多级输出模型,从而实现对不规则图像的分割.仿真实验表明,改进后的算法能够实现不规则图像的自适应分割,鲁棒性较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨兆选	天津大学信息学院	42	310	11.0	14.0
2	冯登超	天津大学信息学院	9	86	6.0	9.0
3	王哲	太原理工大学信息学院	11	67	4.0	8.0