基于PCNN的改进Split-merge图像分割

• 作者: 吴乐南 张煜东 韦耿
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 分裂合并法 脉冲耦合神经网
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 353-357
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3890字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2010.03.016

摘要

为了更好地分割图像,对传统Split-merge算法作出改进:PCNN先进行分裂,用一种简化的Mumford-Shah模型进行合并,使得分裂阶段不仅无效分割减少,而且无方块效应,对边缘定位准确;合并阶段能够理想地将分裂后的区域合并为感兴趣的前景与不感兴趣的背景,误合并与欠合并大幅减小.对Papav, Monkey, Twoman图像的仿真表明,其分割结果和运行时间均优于AMS,MBMS算法.仿真结果证明,本文算法是一种适用于图像分割的有效算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴乐南	东南大学信息科学与工程学院	412	3936	29.0	45.0
2	张煜东	东南大学信息科学与工程学院	47	664	11.0	24.0
3	韦耿	东南大学信息科学与工程学院	16	144	8.0	11.0