基于图像复杂度的PCNN边缘检测新算法

• 作者: 刘晓卫 周诚 王崴 王晓军
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: PCNN模型 图像复杂度 边缘检测 参数自适应设置
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 相关技术
• 页码范围: 154-158
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2015.04.038

摘要

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中存在的参数庞大、自适应设置和迭代终止条件判定困难等问题,提出了一种基于图像复杂度的PCNN边缘检测新算法.该算法从PCNN数学模型出发,在保留模型同步脉冲发放特性和捕获特性的基础上,对模型进行了数学形式上的简化,减少了模型中参数的数量,同时结合图像复杂度提出参数自适应设置方法.经过实验论证,结果表明该算法能获得完整的图像边缘轮廓和细节,实现PCNN模型实用化、智能化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王崴	空军工程大学防空反导学院	128	587	13.0	16.0
5	刘晓卫	空军工程大学防空反导学院	40	223	9.0	12.0
6	王晓军	空军工程大学防空反导学院	4	66	3.0	4.0
7	周诚	空军工程大学防空反导学院	13	80	5.0	8.0