基于ABC-PCNN模型的图像分割

• 作者: 廖传柱 张旦 江铭炎
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 人工蜂群算法 人工蜂群算法-脉冲耦合神经网络模型 乘积型交叉熵 图像分割
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 558-565
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6408字
• 语种: 中文

摘要

为使标准脉冲耦合神经网络( Pulse coupled neural network,PCNN)模型在图像分割中能够自适应地调整模型参数与全局阈值,提高分割效果,该文提出一种基于人工蜂群( Artificial bee colony,ABC)算法改进的自适应PCNN 模型,即人工蜂群算法-脉冲耦合神经网络( ABC-PCNN)模型；提出了改进后的乘积型交叉熵函数,并利用ABC算法将此函数作为其适应度函数优化输出其连接系数和阈值。采用Lena图像和血细胞图像评估PCNN模型和ABC-PCNN模型的性能。实验结果表明：ABC-PCNN模型对图像的自适应分割效果优于PCNN模型。针对血细胞分割图像中存在的重叠区域,该文结合角点和质点坐标定位重叠区域的二次分割线得到最终分割图像,所提算法高效且能得到较好的分割结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江铭炎	山东大学信息科学与工程学院	41	489	11.0	20.0
2	廖传柱	漳州职业技术学院电子工程系	9	32	4.0	5.0
3	张旦	山东大学信息科学与工程学院	5	16	2.0	4.0