一种改进的脉冲耦合神经网络图像分割方法

• 作者: 张正 李青
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 脉冲耦合神经网络 T sallis熵
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 图像学与辅助设计
• 页码范围: 148-150
• 页数: 3页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 3295字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.1431003

摘要

针对传统脉冲耦合神经网络图像分割需要人工多次调整网络参数的问题，提出根据图像本身信息的自适应参数设置方法。并对传统脉冲耦合神经网络进行改进，利用改进的脉冲耦合神经网络进行图像分割，并利用最大二维T sallis熵准则自适应确定分割结果。仿真实验结果表明，该方法能获得视觉效果较好的分割结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张正	西安工程大学计算机科学学院	4	16	3.0	4.0
2	李青	西安工程大学计算机科学学院	9	32	3.0	5.0