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摘要:
在RGB空间中,将最大香农熵准则和最小交叉熵准则两种评价准则与大概率合并和小概率合并两种合并策略相结合,提出基于Unit-Linking PCNN的四种彩色图像分割方案,并在各分量分割结果基础上利用Unit-Linking PCNN实施边缘检测,合并得到彩色图像的边缘检测结果.分析了各评价准则和合并策略的优劣,比较了各分割方案条件下的图像分割和边缘检测效果.与HSV空间中得到的相关结果进行分析比较,该文分割和边缘检测结果体现了图像的更多的细节,说明了在RGB空间中进行彩色图像分割和边缘检测的合理性.与相关文献结果相比,该方法的模型参数对图像分割结果的影响较不敏感.计算机仿真结果表明,该方法具有较好的彩色图像分割和边缘检测效果,具有较强适用性.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 Unit-Linking PCNN和图像熵的彩色图像分割与边缘检测
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 脉冲耦合神经网络 Unit-Linking PCNN 彩色图像分割 彩色图像边缘检测 图像熵
年,卷(期) 2009,(12) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 174-177,180
页数 5页 分类号 TP391
字数 6218字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.12.056
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵东风 云南大学信息学院 193 1653 20.0 29.0
2 聂仁灿 云南大学信息学院 46 337 11.0 16.0
3 周冬明 云南大学信息学院 59 440 12.0 18.0
4 谭颖芳 云南大学信息学院 3 65 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (38)
共引文献  (96)
参考文献  (7)
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
脉冲耦合神经网络
Unit-Linking PCNN
彩色图像分割
彩色图像边缘检测
图像熵
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
云南省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:面上项目
学科类型:
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