基于改进的PCNN多目标图像分割算法

• 作者: 刘国乐 宋寅卯
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 多目标图像分割 自适应遗传算法 灰度直方图 最大交叉熵
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 536-542
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4702字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2009.04.025

摘要

脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled neural network,PCNN)可有效地用于图像分割.为获得满意分割效果,PCNN需要选取适当的参数,目前其参数往往通过反复试凑确定.针对这一问题,基于改进的PCNN模型,提出结合图像灰度直方图,以最大交叉熵函数作自适应遗传算法的适应度函数,采用自适应遗传算法搜索最优门限阈值函数的图像分割算法.实验结果表明,该算法可以有效地实现多目标图像分割,且分割效果优于多阈值Ostu算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋寅卯	郑州轻工业学院电气信息工程学院	87	620	13.0	20.0
2	刘国乐	郑州轻工业学院电气信息工程学院	3	26	3.0	3.0