基于信息量的脉冲耦合神经网络改进分割算法

摘要：

目的 解决区域生长简化脉冲耦合神经网络(PCNN)算法中由于阈值参数选取不当导致的分割不足与过分割问题.方法 在区域生长简化PCNN算法中引入熵来刻画图像的信息量.结果 避免了对阈值参数选取.结论 基于信息量的PCNN改进算法在分割精度、算法的稳定性等方面均优于简化区域生长PCNN算法.

关键词：脉冲耦合神经网络、熵、区域生长简化PCNN模型、图像信息、图像分割

所属期刊栏目：14

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省自然科学基金项目2008J0312;南京军区"十一五"计划课题项目06MA99;南京军区重点课题08Z021

在线出版日期：2010-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：485-488