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题名一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法
被引量：58
- 1
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作者
毕英伟
邱天爽
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机构
大连理工大学电子与信息工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期647-650,共4页
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基金
国家自然科学基金(No30170259
No60172072
+1 种基金
No60372081)
辽宁省科学技术基金(No2001101057)
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文摘
近年来的研究表明,脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork ,PCNN)可有效地用于图像分割.然而对于不同图像,常需要选取适当的网络参数,以得到有效的分割结果.但是,目前网络参数的选取还主要停留在人工调整和确定阶段,尚无一种能够根据图像本身特性自动确定参数的方法,这在很大程度上限制了PCNN的应用.针对这一问题,本文提出了一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法,通过利用图像本身空间和灰度特性自动确定网络参数,实现对不同图像的分割.实验结果表明,本文算法可以有效地对不同图像进行自动分割,具有一定的健壮性.
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关键词
脉冲耦合神经网络(pcnn)
自适应
参数确定
图像自动分割
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Keywords
pulse coupled neural network (pcnn)
adaptive
parameter determination
automatic image segmentation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于改进PCNN模型的图像分割方法
被引量：4
- 2
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作者
程丹松
刘晓芳
唐降龙
刘家锋
黄剑华
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机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术系
哈尔滨工业大学电气工程学院
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出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期1228-1233,共6页
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基金
国家自然科学基金(60573071)资助项目
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文摘
通过对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的改进,在模型的输入端加入目标区域的边缘数据,使最高灰度级不同的非连通神经元同期点火,实现了多目标区域同时分割。给出了影响同期点火激励范围的主要参数β的自动设定方法,并设计了基于图像最大熵准则的自动分割算法。用分割精度评价准则验证了所提出方法的有效性。实验证明,对于低噪声污染的图像,改进的PCNN模型在多目标识别中的正确接受率达到95%以上,明显优于经典的Fastlinking模型。
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关键词
脉冲耦合神经网络(pcnn)
图像自动分割
参数确定
多目标
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Keywords
pulse-coupled neural network （ pcnn）, automatic image segmentation, parameter determination, mul-ti-object segmentation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种优化脉冲耦合神经网络模型及在图像分割中的应用
被引量：5
- 3
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作者
安琦
李敏
何玉杰
姚俊萍
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机构
第二炮兵工程大学
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第S1期215-217,共3页
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基金
国家自然科学基金(61102170)资助
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文摘
针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型参数主要通过人工设定问题,以简化参数为目的将PCNN模型的调制参数β与连接权矩阵K简化为链接系数矩阵W,提出一种优化PCNN神经元模型。该模型应用于图像分割时,充分利用图像本身空间和灰度特性自动确定链接系数,实现对图像的有效分割。实验结果表明,所提方法可以有效对图像进行自动分割,其分割效果优于Otsu方法、人工调整PCNN参数方法。
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关键词
优化pcnn模型
参数设定
图像自动分割
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Keywords
novel pcnn model,parameters determinations,automatic image segmentation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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