一种基于PCNN的医学图像边缘提取方法

• 作者: 李建锋 辛国江
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像处理 脉冲耦合神经网络 边缘检测
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 4389-4393
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.11.111

摘要

边缘提取是图像处理的基础工作,如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题,由此产生的各种边缘检测方法层出不穷并且得到了很好的应用,但这些方法都无法达到人眼识别物体边缘的精确程度.目前脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)是图像处理领域较为接近生物视觉进行图像处理的有力工具.改进基本的PCNN模型,提出了一种新的模拟生物视觉提取图像边缘的方法,该改进方法有效地利用了PCNN的特性.将该方法应用于医学图像的边缘提取,并与几种经典边缘检测算法、基本的PCNN方法进行比较,通过实验结果证明改进的方法提取的边缘更加完整、清晰,并且对椒盐噪声具有较强的抑制能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	辛国江	中南大学信息科学与工程学院	9	158	7.0	9.0
2	李建锋	吉首大学数学与计算机科学学院	17	217	6.0	14.0