首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
脉冲耦合神经网络(Pulse Coded Neural Network,PCNN)在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成很大的困难。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的结果影响很大。而微粒群优化算法(Partide Swarm Optimization,PSO)具有对参数自动寻优的优势,为此,将PSO和PCNN相结合,以改进的最大熵函数为适应度函数,提出了一种基于PSO和PCNN算法的图像自动分割算法。实验仿真结果验证了该方法的有效性,即不仅可以正确地实现图像分割,而且参数可以自动设置,省去了人工实验的麻烦,同时分割速度也有所提高。  相似文献   

2.
一种参数自动寻优的PCNN图像分割算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具有对参数自动寻优的优势,将PSO和脉冲耦合神经网络(Pulse Couled Neural Network,PCNN)相结合,并以改进的最大类间方差准则函数为适应度函数,提出了一种能进行参数自动寻优的PCNN图像自动分割算法。实验仿真结果验证了该方法的有效性,即不仅可以正确地实现图像分割,而且PCNN的参数可以自动设置省去了人工实验的麻烦,同时分割速度也有所提高。  相似文献   

3.
罗美淑  刘世勇  石磊 《计算机工程》2010,36(21):225-227
脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种新型神经网络,可以应用于图像分割。然而在对PCNN的研究应用中,其模型参数的合理确定是个难点,这在很大程度上限制了PCNN的应用。针对这一问题,提出一种基于微分进化的PCNN图像分割方法。该方法使用微分进化算法来实现脉冲耦合神经网络参数的自动设定,并通过将其应用于图像分割,将分割结果与其他优秀分割方法比较,从而验证了该方案的正确性与可行性。  相似文献   

4.
在对PCNN的实际应用中,其模型参数的合理确定是一个难点。克隆选择算法作为一种新型的进化算法,凭借其优越的寻优特性,可以实现对目标参数的自动优化选取。本文提出一种基于克隆选择算法的PCNN模型参数自动设定方法,提高了PCNN模型的应用效率。通过将其应用于图像分割进行仿真实验,验证了该方案的正确性与可行性。  相似文献   

5.
脉冲耦合神经网络在图像处理中需要通过多次调整参数才能获得比较好的图像处理效果.为此提出了一种结合免疫克隆算法的PCNN参数自动判定算法,提出的方法将PCNN的参数设置问题转化为基于免疫克隆算法的参数优化问题,将图像熵值作为免疫克隆算法最佳适应度的评判依据,从而达到PCNN在图像处理中参数自适应调整的目的.同时,在免疫克隆算法中引入自适应算子和梯度操作来影响部分抗体的进化,以保持群体的活性,打破群体信息陷入局部最优的状况.实验表明,提出的算法实现了PCNN参数的自适应调整,图像分割效果优于比较的多种图像分割算法.  相似文献   

6.
基于改进的PCNN多目标图像分割算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled neural network,PCNN)可有效地用于图像分割.为获得满意分割效果,PCNN需要选取适当的参数,目前其参数往往通过反复试凑确定.针对这一问题,基于改进的PCNN模型,提出结合图像灰度直方图,以最大交叉熵函数作自适应遗传算法的适应度函数,采用自适应遗传算法搜索最优门限阈值函数的图像分割算法.实验结果表明,该算法可以有效地实现多目标图像分割,且分割效果优于多阈值Ostu算法.  相似文献   

7.
一种基于QPSO的脉冲耦合神经网络参数的自适应确定方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型中的参数主要通过人工定义的问题,提出一种基于量子微粒群优化(QPSO)算法的PCNN参数自动确定方法,并分析该算法的时间复杂度.该方法利用PCNN分割后的图像熵作为QPSO算法的适应度函数,在解空间中自动搜索PCNN中待确定参数的最优值,提供一种PCNN神经元模型中的参数自动确定方法.将该方法应用于图像分割时,以互信息量作为图像分割评价标准.仿真结果表明文中方法实现正确的图像分割,其性能优于Otsu方法、人工调整PCNN参数方法、遗传算法优化方法和微粒群优化方法,表现出较好的鲁棒性.  相似文献   

8.
针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在图像分割时需要设置较多参数和不能准确分割低对比度图像的问题,提出一种简化的PCNN模型和改进算法。在简化模型中减少了在传统PCNN模型中需要设置的参数的数量;在改进算法中根据图像像素空间和灰度特征自适应设置模型参数,并根据图像灰度直方图求出灰度期望均值作为图像分割阈值,因此该算法无需选择 循环迭代次数,只需一次点火过程就能实现图像的有效分割。实验结果表明,该方法能准确分割图像,纹理细节清晰,分割结果优于人工调整参数的PCNN方法和Otsu方法。  相似文献   

9.
克隆选择算法和ICM的图像自动分割方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
交叉皮层模型是一种简化的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN),该模型保留了PCNN的脉冲耦合、发放同步脉冲、变阈值、产生脉冲波等重要特性,但调节参数比PCNN少,被认为具有比PCNN更加良好的图像处理能力。针对ICM模型图像分割效果取决于各个参数的优化调节,提出了一种克隆选择算法和ICM模型的图像自动分割算法。该算法的克隆选择算子以自适应方式调节,以最大信息熵作为亲和度函数,速度快,全局搜索效率高,实现了图像的自动分割。仿真表明,该算法有效可行。  相似文献   

10.
复杂背景下,特别是在环境与人体温度相差不大的情况下,红外运动人体目标与背景的灰度值会非常相似,准确的红外人体分割是一个难题。对基于混合高斯模型的背景减除法进行改进,在二值化阶段采用改进型的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行精细分割,利用多模态免疫进化算法(MIEA)自动确定PCNN分割参数。仿真实验结果表明,该算法图像分割精度高,实现了快速自动分割,取得了较为理想的图像分割效果。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号