基于改进3D-PCNN的中药材彩色显微图像分割

• 作者: 刘勍 李金凤 马冬梅
• 来源期刊: 西北师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 改进三维脉冲耦合神经网络 RGB颜色空间 中药材彩色显微图像分割 分割准则
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息科学
• 页码范围: 46-51,111
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16783/j.cnki.nwnuz.2017.02.009

摘要

为有效提取中药材彩色显微图像的目标信息,提出了一种基于改进三维脉冲耦合神经网络的图像自动分割方法.首先,从适合处理中药材彩色显微图像的角度出发,对传统模型进行简化与改进;其次,采用RGB颜色空间,利用最大信息熵选择性排列图像,并将结果作为改进模型的输入,进而完成图像分割;最后,用最大综合判定准则选取最佳分割结果,并与最大香农熵、最小交叉熵、色差对比度进行比较.实验结果表明,本文方法可以精确自动地分割中药材彩色显微图像,克服了最大香农熵、最小交叉熵、色差对比度的缺点,分割效率明显优于传统方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勍	天水师范学院电子信息与电气工程学院	45	437	10.0	20.0
2	马冬梅	西北师范大学物理与电子工程学院	13	53	4.0	7.0
3	李金凤	西北师范大学物理与电子工程学院	1	2	1.0	1.0