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

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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

更新时间：2024-10-14

- 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
- Issue 1, Pages: 46-51(2002)
- 作者机构：
  
  1.   兰州大学干旱生态国家重点实验室
  2.   兰州大学信息科学与工程学院甘肃兰州730000 兰州大学信息科学与工程学院甘肃兰州730000
  3.   甘肃兰州
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP183
- Published：2002
- 稿件说明：
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[1]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(01):46-51.

[J]. 2002, (1): 46-51.
[1]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(01):46-51. DOI：

[J]. 2002, (1): 46-51. DOI：

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。

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