脉冲神经网络图像分割的编码方法

• 作者: 崔文博 徐满意 蔺想红
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: Time-to-First-Spike编码 Sigmoid函数 脉冲神经网络 图像分割 感受野 最大香农熵
• 年，卷（期）: 2012,（24）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 196-199
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4404字
• 语种: 中文

摘要

针对脉冲神经网络图像分割中的脉冲编码问题,基于Time-to-First-Spike编码策略提出2种编码方式:线性编码和非线性编码.线性编码方法采用从图像像素值到神经元脉冲发放时间的线性函数对应关系,而非线性编码方法采用Sigmoid函数的对应关系.应用2种方法对图像进行分割,实验结果表明,非线性编码方法的分割结果优于线性编码方法,分割图像具有更大的香农熵值,并且非线性编码方法在图像分割时具有更大的取值区间,更容易对参数进行选择,取得最佳的图像分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔺想红	西北师范大学计算机科学与工程学院	28	207	8.0	13.0
2	崔文博	西北师范大学计算机科学与工程学院	2	18	2.0	2.0
3	徐满意	西北师范大学计算机科学与工程学院	2	23	2.0	2.0