一种参数自适应的简化PCNN图像分割方法

• 作者: 周东国 郭永彩 高潮
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 红外图像分割 阈值 连接系数
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1191-1197
• 页数: 7页
• 字数: 5247字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2014.01191

摘要

为了进一步延伸脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network, PCNN)在图像分割中的应用,本文对PCNN模型作了简化和改进,并探讨和分析了参数的设置方法。首先利用阈值和脉冲输出所对应的区域均值之间的关系,提出了一种优化连接系数的方法,使得模型最终以迭代的方式得到分割结果。在仿真和真实红外图像上实验结果表明,文中方法能取得较优的分割效果,且相比于常用的阈值方法以及较新的PCNN 方法,文中的简化模型对噪声及复杂图像具有更好的适应性和鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭永彩	重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室	135	1535	21.0	31.0
2	高潮	重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室	122	1443	21.0	31.0
3	周东国	重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室	3	84	3.0	3.0