脉冲耦合神经网络与最大相关准则的图像分割

摘要：

基于脉冲耦合神经网(Pulse Coupled Neutral Network,PCNN)模型,提出了一种基于Canny算法的图像预处理方法,增强了图像的模糊边缘,提高或抑制了对应神经元的相似群捕获能力,利用最大相关准则确定神经元的衰减阈值和实现神经元相似群捕获强度的控制,避免了神经元完全捕获对分割图像的过平滑,成功实现了灰度图像的自动分割.该方法得到的分割图像取得了较好的结果,体现了更多细节,与相关文献相比,大大减少了神经元参数对分割结果的影响.

关键词：图像分割、脉冲耦合神经网络、最大相关准则、图像顸处理、捕获强度

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：云南省自然科学基金the Natural Science Foundation of Yunnan Province of China under Grant 2005F0010M;云南大学重点项目2004Z007C;云南大学青年项目2007Q024C

在线出版日期：2010-03-02（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：202-204