一种基于PCNN的图像分割改进算法

• 作者: 史红亮
• 来源期刊: 昆明冶金高等专科学校学报
• 关键词: 图像分割 参数设置 PCNN模型改进 迭代次数
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 电子信息技术
• 页码范围: 86-89
• 页数: 4页
• 分类号: TP911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0479.2021.01.016

摘要

为了实现脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割过程中模型参数与迭代次数的少量化,提出了一种改进的PCNN快速图像分割算法.算法对PCNN模型进行了简化,将传统PCNN模型中恒定的连接系数与神经元所在像素点的像素值联系起来,去除了PCNN分割图像过程中的人工设置参数过程,并根据图像灰度统计特性,将动态阈值转变为恒定阈值,仅一次迭代便可完成图像分割.实验结果表明:算法的分割结果主观视觉感受良好,时间复杂度低,优于对比算法.