Unit-Linking PCNN中的彩色图像边缘检测

PCNN模型具有相似群神经元同步发放脉冲的特性,适合于图像分割。对彩色图像的亮度分量进行对数变换,使其更符合人眼的视觉特性;在PCNN进行彩色图像R、G、B三分量分割的过程中,利用遗传算法进行神经元关键参数的选择,利用偏态指标进行迭代控制;在Unit-Linking PCNN模型中实现R、G、B三分量分割图的边缘检测,利用加权合并策略得到最终的边缘检测结果。仿真结果表明,该方法得到的结果体现了图像中更多的轮廓细节,具有很好的自适应性。     

基于PCNN和最大灰度熵图像分量的彩色图像分割

为提高彩色图像的分割效果,提出了一种最大灰度熵图像分量和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的彩色图像分割方法.将彩色图像转换到符合人眼视觉特征的色调饱和度亮度(HSV)颜色空间中,选取灰度熵值最大的分量图像,用PCNN增强以增大感兴趣区域对比度,对增强后的分量图像运用PCNN进行循环分割,当二维Renyi熵值不再大于前一次的值时,终止PCNN的循环分割,获得最佳分割结果.运用多种评价指标对所分割的结果进行评价,评价结果表明:提出的算法能够有效实现对彩色图像的分割,尤其在图像细节方面,比传统的彩色图像分割方法表述得更为清晰.     

一种基于矢量PCNN的彩色图像自动分割算法

为了对彩色图像实施自动分割,在彩色图像RGB空间中,对传统PCNN模型进行了改进与推广,提出一种基于指数熵矢量脉冲耦合神经网络(VPCNN)彩色图像自动分割新算法。该方法在考虑VPCNN互联矢量神经元动态时空相似特性的同时,利用改进指数动态阈值矢量与神经元内部活动项矢量间的信息对比关系确定分割图像的目标和背景区域,结合最大指数熵判据来达到彩色图像的自动分割,并与最大香农熵准则VPCNN分割方法做了比较。实验结果表明:算法具有图像分割精度高、适应性强、能较好地保持彩色图像边缘和细节等信息的优点。     

不同彩色空间的彩色图像边缘检测研究

边缘信息是图像处理中的一种重要信息，通常的边缘检测研究是基于灰度图像的，然而彩色图像比灰度图像包含有更加丰富的边缘信息。彩色图像的边缘检测可以在不同的彩色空间中进行，目前大多数研究集中在RGB空间中。使用基于扩展的SUSAN边缘检测算子，将彩色图像在空间中的各分量分别进行边缘检测，对结果进行综合得到彩色图像的边缘检测结果，然后采用主观评价准则对若干不同的彩色空间中（包括RGB、YUV、YIQ、YCbCr、HSV、HSI）的试验结果进行了分析比较。试验结果表明，在HSV空间进行的边缘检测具有更好的性能。     

基于Unit-Linking PCNN的医学图像边缘检测

本文利用Unit-Linking PCNN模型结合最大交叉熵准则将医学图像分割为二值图像,然后将亮区(背景)和暗区(目标)的点火二值图异或,点火脉冲依据目标的形状同步传播,从而迅速提取目标边缘。实验结果表明,该方法有效地提取了图像边缘特征。与经典边缘检测算子相比,结果更加清晰完整,是一种有效的医学图像边缘检测方法。     

基于PCNN的彩色图像分割新方法

20世纪90年代发展起来的新一代神经网络——脉冲耦合神经网络(PCNN)模型特别适合于图像处理的各个方面,但是它一直只应用于灰度图像的处理上。有鉴于此,论文对PCNN在彩色图像分割上的应用进行了研究,将彩色图像空间变换成三个相互独立的分量,分别应用PCNN在灰度图像上已有的成熟的方法,得到了彩色图像的边缘信息,从而达到了彩色图像分割的效果。     

基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法

提出一种基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法。首先,对图像运用mean shift算法进行滤波,在对图像进行平滑的同时保持图像的边缘;然后,运用K均值算法对图像在颜色空间进行聚类,得到初始分割的结果;最后,给出了一种区域合并策略,对初始分割获得的区域进行合并,得到最终的分割结果。仿真结果表明,算法的分割结果和人的主观视觉感知具有良好的一致性。     

基于HSV空间的彩色图像分割

彩色图像分割是彩色图像处理和图像识别的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用。根据HSV颜色空间颜色和亮度无关,将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间,然后经过H分割对绿色信息进行提取得到分割结果。试验表明,这是一种计算高效的分割算法。     

基于RGB彩色空间的图像分割研究

图像分割是图像处理中的主要问题,图像分割效果的好坏直接影响图像分析的结果。彩色图像分割是指将彩色图像分割成各具特性的区域并提取出其中感兴趣的目标,为后续图像处理工作奠定基础。针对彩色图像梯度图进行分水岭分割会造成过分割的问题,比较阈值分割、最大类间方差分割和最大熵分割等图像分割方法,提出一种基于遗传算法改进最大熵的彩色图像分割方法。实验结果表明,该图像分割算法灵活性强,可以有效地分割彩色图像。     

一种基于数学形态学及融合技术的彩色图像分割方法

提出了一种新的彩色图像分割方法,该方法首先利用数学形态学在3个2维彩色子空间进行图像分割,然后将这些分割结果融合在一起得到最终图像的分割。对于RGB彩色图像,3个子空间分别取为RG、RB和GB。而2维直方图则可看作3维直方图在这3个子空间的投影,对这3个2维直方图分别实施形态学中的watershed分割算法,最后通过区域分裂与合并的方法融合这3个2维空间的图像分割结果,获得最终的图像分割。在计算彩色距离时,使用了CIE（L’a’b’）彩色空间。该方法比直接在3维空间的分割方法既快又节约内存,而且分割效果好。     

一种适用于PCB检测的彩色图像分割算法

针对光学检测印刷电路板(PCB)需要进行图像分割的问题,提出一种结合K-均值聚类算法的分水岭算法,用于PCB彩色图像分割。即首先将PCB彩色图像聚类,分成不同的颜色区域,按照不同区域进行分水岭分割,最后,将分割线透明地加在原始图像上,完成分割。实验表明,该算法可以分割PCB彩色图像,并且分割效果好。     

优化的PCNN自适应三维图像分割算法*

脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)对图像分割具有天然的优势,但是传统的PCNN模型参数难以确定,且算法耗时多。对多种PCNN模型进行研究改进,并利用统计学知识提出了一种精简高效的自适应三维分割算法。将其用于脑部磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像的分割,把脑组织分成白质、灰质和脑脊液。与标准PCNN、传统的Otsu阈值方法、SPM8工具箱及专家手动分割结果的对比实验表明,该自适应算法具有精确性、高效性。     

基于灰度迭代阈值PCNN的眼底图像血管分割

针对传统的脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）模型中参数众多且不易自动选取,迭代次数结束条件不好确定的问题,提出了一种基于灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络的眼底图像血管分割方法。该方法简化了传统PCNN模型,将其单一的神经元兴奋性链接输入改进为神经元兴奋性与邻域抑制性链接输入之和;同时将其随时间指数衰减的阈值改进为图像的灰度迭代阈值,分割图像时无需人工设置参数,无需特定准则确定最佳迭代次数,一次迭代完成分割。对DRIVE眼底图像库的实验结果表明,该方法在主观视觉效果及客观分割性能和运算耗时上均明显优于传统PCNN方法。     

弧焊机器人焊缝图像分割方法研究

提出了脉冲耦合神经网络（PCNN）图像分割的一种新方法,首次使用点火频率矩阵的二值矩阵作为图像分割的最终结果,给出了在此过程指导下PCNN参数选择原则,降低了PCNN对参数的依赖性,提高了图像分割的效果。将该方法运用于石油井架弧焊机器人焊缝图象的识别中起到很好的效果。     

一种融合聚类与区域生长的彩色图像分割方法

论文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征,首先将图像划分成16×16子块,然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类,对于聚类后的子块,提取其颜色与纹理特征,然后采用符合人类视觉特征的生长规则,进行基于子块的区域生长。该方法充分利用了聚类算法和区域生长算法的各自优点,并符合人类视觉特征的分割策略。利用提出的算法对多幅自然图像进行了分割实验,实验结果证明了算法的有效性。     

基于灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络的图像分割

为有效分割图像,提出了灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络(GIT-PCNN)。GIT-PCNN简化了传统PCNN模型,将其指数衰减的阈值改进为图像的灰度迭代阈值。GIT-PCNN分割图像时无需进行参数和循环次数选择,也无需使用特定原则确定循环结束条件,一次点火过程完成分割。GIT-PCNN分割图像时充分利用了图像的灰度信息和PCNN特有的空间邻近及像素灰度值相似集群发放脉冲提供的图像局部位置信息。实验结果表明,GIT-PCNN在主观及客观的分割性能和速度上均优于经典的PCNN分割方法。     

基于脉冲耦合神经网络的彩色图像滤波新方法

通过对脉冲耦合神经网络(PCNN)工作机理的分析,建立一个在HIS色彩空间上的一种基于脉冲耦合神经网络的彩色图像去噪算法及模型.计算机仿真表明采用基于PCNN的矢量中值滤波法能够有效去除图像中的噪声,并且能够更好地保护图像细节,较传统彩色图像去噪方法有较明显的优越性.     

A region-based multi-sensor image fusion scheme using pulse-coupled neural network

For most image fusion algorithms split relationship among pixels and treat them more or less independently, this paper proposes a region-based image fusion scheme using pulse-coupled neural network (PCNN), which combines aspects of feature and pixel-level fusion. The basic idea is to segment all different input images by PCNN and to use this segmentation to guide the fusion process. In order to determine PCNN parameters adaptively, this paper brings forward an adaptive segmentation algorithm based on a modified PCNN with the multi-thresholds determined by a novel water region area method. Experimental results demonstrate that the proposed fusion scheme has extensive application scope and it outperforms the multi-scale decomposition based fusion approaches, both in visual effect and objective evaluation criteria, particularly when there is movement in the objects or mis-registration of the source images.     

一种带脉冲噪声图像的图像分割方法*

提出一种利用区域面积调节脉冲耦合神经网络神经元的脉冲发放值的计算方法,对带脉冲噪声的图像进行图像分割,在消除噪声影响的同时,提高了图像分割的自适应性和准确性.实验表明,该算法效果明显.