一种基于简化PCNN的色盲检测图分割方法

• 作者: 蒋峰 郭业才 龚溪
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 色盲检测图 RGB模型色差 脉冲耦合神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 电子信息技术
• 页码范围: 50-54
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3454字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2013.01.010

摘要

在色盲检测图及脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural networks,简称PCNN)的基础上,提出一种基于简化PCNN模型的色盲检测图分割方法,该方法首先根据欧式距离计算彩色图像色差,通过设定一个合适的阈值,将与红色相似的颜色替换成白色,初步分离图像中的目标与背景,对预处理后的色盲检测图像,用典型的PCNN简化模型对其红色分量进行分割,最后用形态学闭运算优化得到最终的分割结果.实验结果表明,该方法能准确分割出色盲图像中的图形,且简单有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭业才	南京信息工程大学电子与信息工程学院	147	679	12.0	16.0
2	龚溪	南京信息工程大学电子与信息工程学院	6	47	5.0	6.0
3	蒋峰	南京信息工程大学电子与信息工程学院	1	7	1.0	1.0