基于PCNN和粒子群算法的图像自动分割方法研究

摘要：

脉冲耦合神经网络PCNN(Pulse Coupled Neural Network)在图像处理中得到了广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成了很大的困难.尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参数对图像分割结果影响很大.而粒子群算法(PSO)具有对参数自动寻优的优势,因此,本文提出了一种基于粒子群算法和PCNN的图像自动分割研究方法.分割试验仿真结果验证了该方法的正确性和可信性,即不仅可以实现正确的图像分割,而且参数可以自动设置省去了人工试验的麻烦,同时图像分割速度也有所提高.

关键词：脉冲耦合神经网络、粒子群算法、图像分割

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：43-44,26