一种基于改进型PCNN的织物疵点图像自适应分割方法

被引：13

作者：

祝双武 ^{[1
]}

郝重阳 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安工程大学纺织与材料学院

[2] 西北工业大学电子信息学院

来源：

电子学报 | 2012年 / 40卷 / 03期

关键词：

脉冲耦合神经网络; 织物疵点; 图像分割; 区域内均匀度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对传统脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)模型中网络参数多、不易自动选取的问题,本文在对PCNN模型进行改进的基础上,提出了一种基于改进型PCNN织物疵点图像自适应分割方法.采用了一种基于分割区域内均匀度差异最小作为最佳迭代次数判断标准,从而有效地满足了PCNN对织物疵点图像的自动分割要求.通过对不同疵点图像分割实验证明了算法对疵点分割的准确性和有效性.

引用

页码：611 / 616

页数：6

共 8 条

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