利用直方图及边缘乘积互信息的PCNN图像分割

• 作者: 陈立雪 顾晓东
• 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 直方图 边缘乘积互信息
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 181-183
• 分类号: TP183
• 字数: 3024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.07.048

摘要

脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network)在图像分割中有很大的应用.其在实现过程时,传统的阈值选取是按等间隔下降依次试出来的,未考虑到图像的灰度先验分布,这种方法确定的分割阈值难以保证全局最佳,影响最终的分割效果.鉴于此,提出了将直方图和PCNN结合的算法,解决了全局最佳阚值的选取问题.同时提出了新的边缘乘积互信息准则用于判断图像分割的效果,不但能很好地利用图像目标的边缘信息,还可以大大降低计算量.实验表明,该算法可以在提高分割精度的基础上,显著地减少分割运行时问,提高分割效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾晓东	复旦大学电子工程系	29	320	12.0	17.0
2	陈立雪	复旦大学电子工程系	1	6	1.0	1.0