首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法
引用本文:马义德,戴若兰,李廉. 一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法[J]. 通信学报, 2002, 23(1): 46-51
作者姓名:马义德  戴若兰  李廉
作者单位:1. 兰州大学,干旱生态国家重点实验室,甘肃,兰州,730000;兰州大学,信息科学与工程学院,甘肃,兰州,730000
2. 兰州大学,干旱生态国家重点实验室,甘肃,兰州,730000
3. 兰州大学,信息科学与工程学院,甘肃,兰州,730000
基金项目:国家自然科学基金资助项目(39770375),甘肃省自然科学基金资助项目(ZS001-A25-008-Z)
摘    要:90年代发展形成的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型特别适合于图像分割、边缘提取等方面的应用研究,但众所周知,PCNN模型图像分割效果不但取决于PCNN模型中各个参数的合理选择,而且同时还取决于循环迭代次数的确定选择准则,通常循环迭代次数N的选择通过人工交互方式来确定。正因为如此选择合适的准则来确定N是PCNN图像分割的关键,但目前还没有文献提出一个合适的准则来解决这个问题。本文结合图像统计特性和PCNN参数模型提出了熵值最大准则。该准则实现了PCNN神经网络的自动图像分割。对于PCNN的理论研究和实际应用具有非常重要的现实意义。

关 键 词:脉冲耦合神经网络 图像分割 图像熵 统计特性
文章编号:1000-436X(2002)01-0046-06
修稿时间:2001-03-02

Automated image segmentation using pulse coupled neural networks and image''s entropy
MA Yi-de,,DAI Ruo-lan,LI Lian. Automated image segmentation using pulse coupled neural networks and image''s entropy[J]. Journal on Communications, 2002, 23(1): 46-51
Authors:MA Yi-de    DAI Ruo-lan  LI Lian
Affiliation:MA Yi-de1,2,DAI Ruo-lan1,LI Lian2
Abstract:
Keywords:pulse-coupled neural network  image segmentation  entropy  statistics  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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