PCNN和最大相关准则相结合的图像分割方法

• 作者: 周冬明 聂仁灿 赵东风 邓成锦
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 脉冲耦合神经网络 最大相关准则
• 年，卷（期）: 2011,（14）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 177-179
• 分类号: TP391
• 字数: 3045字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.14.051

摘要

脉冲耦合神经网络(PCNN)是有着生物学背景的新一代人工神经网络,在图像分割方面体现了优异的性能.PCNN模型在参数估计和阈值迭代方面的问题还有待解决.将一维最大相关准则和二维最大相关准则相结合来估计神经元参数,实现了图像分割的自动化并降低了运算的复杂性.仿真结果表明,该方法在分割图效果和运算复杂度方面都得到了提高,具有较好的实用性.

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	云南大学信息学院通信工程系	193	1653	20.0	29.0
2	聂仁灿	云南大学信息学院通信工程系	46	337	11.0	16.0
3	周冬明	云南大学信息学院通信工程系	59	440	12.0	18.0
4	邓成锦	云南大学信息学院通信工程系	1	9	1.0	1.0