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基于改进的PCNN多目标图像分割算法
引用本文:宋寅卯,刘国乐.基于改进的PCNN多目标图像分割算法[J].数据采集与处理,2009,24(4).
作者姓名:宋寅卯  刘国乐
作者单位:郑州轻工业学院电气信息工程学院,郑州,450002
摘    要: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.

关 键 词:脉冲耦合神经网络  多目标图像分割  自适应遗传算法  灰度直方图  最大交叉熵

Multi-target Image Segmentation Algorithm Based on Improved PCNN
Song Yinmao,Liu Guole.Multi-target Image Segmentation Algorithm Based on Improved PCNN[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2009,24(4).
Authors:Song Yinmao  Liu Guole
Abstract:
Keywords:
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