用全局稳定FCHNN在CIELab色彩空间进行图像分割

• 作者: 刘春波 王会进 罗志平 苏锦钿
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 Hopfield 全局稳定 CIELab 模糊竞争
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 146-148
• 分类号: TP183
• 字数: 2987字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.12.043

摘要

在张星明等人所做工作的基础上,进一步从李雅普诺夫稳定性原理出发,改进性地设计了具有全局渐进稳定性和全局指数稳定性的模糊竞争Hopfield神经网络(简称CS-FCHNN),用GS-FCHNN进行彩色图像分割,从彩色图像在CIELab空间的色彩分布图获得具有明显色差的色彩值,取该值作为模糊核,从而为神经元建立基于最大隶属度原则的状态函数,实现彩色图像的模糊聚类,达到图像目标分割的目的.实验结果表明:较FCHNN算法,运算时间有明显加快,分割效果不受色彩分布的复杂度的影响,对高斯噪声的自适应能力得到进一步加强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王会进	暨南大学信息科学技术学院	41	303	11.0	15.0
2	刘春波	暨南大学信息科学技术学院	1	1	1.0	1.0
3	罗志平		1	1	1.0	1.0
4	苏锦钿		1	1	1.0	1.0