基于简化的PCNN与类内最小离散度的图像自动分割方法

• 作者: 张家树 火元莲 齐永锋
• 来源期刊: 光电子·激光
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络(PCNN) 类内离散度 图像自动分割
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 图像和信息处理
• 页码范围: 1258-1260,1264
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3337字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1005-0086.2008.09.029

摘要

提出了一种基于简化的PCNN与类内最小离散度相结合的自适应图像分割方法,在每次迭代时将脉冲耦合神经网络点火的神经元对应的像素作为目标,未点火的神经元对应的像素作为背景,计算目标和背景的类内离散度,取类内离散度最小的分割图像作为最终结果.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,是一种可行的与有效的图像分割方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	火元莲	西北师范大学物理与电子工程学院	36	275	11.0	14.0