基于模糊熵的改进型PCNN图像分割方法

• 作者: 张英俊 李鑫环 赵勇 陈立潮
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 改进的PCNN 模糊熵 图像分割 阈值
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 141-144
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3200字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.10.039

摘要

针对传统的PCNN在图像分割中需要设定大量的参数,并且分割的最佳迭代次数无法自动确定等问题,简化了传统PCNN模型的接受部分,改进了PCNN的连接部分,改变了PCNN的阈值衰减方式,并利用最大模糊熵作为最佳分割迭代次数的判定准则,提出了一种新的PCNN改进模型,从而实现了PCNN的自动精确分割.对各类图像的实验结果表明,该方法能够自动确定循环迭代次数和自动选取最佳阈值,与基于最大香农熵的PCNN分割方法相比,该方法具有收敛速度快、分割精度高、分割效果好等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈立潮	太原科技大学计算机科学与技术学院	127	682	13.0	19.0
2	张英俊	太原科技大学计算机科学与技术学院	63	275	9.0	13.0
3	李鑫环	太原科技大学计算机科学与技术学院	4	16	2.0	4.0
4	赵勇	太原科技大学计算机科学与技术学院	6	23	3.0	4.0