基于微分进化的PCNN图像分割方法

被引：4

作者：

罗美淑 ^{[1
]}

刘世勇 ^{[2
]}

石磊 ^{[3
,4
]}

机构：

[1] 牡丹江师范学院计算机科学与技术系

[2] 黑龙江幼儿师范高等专科学校

[3] 黑龙江工程学院计算机科学与技术系

[4] 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机工程 | 2010年 / 36卷 / 21期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

图像分割; 脉冲耦合神经网络; 微分进化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种新型神经网络,可以应用于图像分割。然而在对PCNN的研究应用中,其模型参数的合理确定是个难点,这在很大程度上限制了PCNN的应用。针对这一问题,提出一种基于微分进化的PCNN图像分割方法。该方法使用微分进化算法来实现脉冲耦合神经网络参数的自动设定,并通过将其应用于图像分割,将分割结果与其他优秀分割方法比较,从而验证了该方案的正确性与可行性。

引用

页码：225 / 227

页数：3

共 6 条

[1] 基于最大熵和PCNN的图像分割新方法 [J].