基于双向搜索的脉冲耦合神经网络的图像分割

• 作者: 吴浩江 杨斌
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 图像分割 双向搜索
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 仪器仪表与检测技术
• 页码范围: 59-62
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 3426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2009.05.020

摘要

脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network-PCNN)是基于猫视觉原理构建的一种简化的神经网络模型.为了快速进行图像分割,本文提出了基于双向搜索的脉冲耦合神经网络(Bidirectional search PCNN-BPCNN).与传统PCNN不同,BPCNN模型可同时自上而下和自下而上点火.当BPCNN与最大熵结合时,可以同时双向寻找最佳阈值,大大提高网络运行速度.通过灰度图像实验验证该模型取得了较好的效果.＃

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨斌		12	46	4.0	6.0
2	吴浩江		2	6	1.0	2.0