基于简化脉冲耦合神经网络的蝗虫图像二值分割

被引：5

作者：

熊雪梅 ^{[1
]}

王一鸣 ^{[1
]}

张小超 ^{[2
]}

郑永军 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国农业大学信息与电气工程学院

[2] 中国农业机械化科学研究院

来源：

农业机械学报 | 2007年 / 10期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

蝗虫; 图像分割; 脉冲耦合神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

S433.2 [直翅目害虫]; S126 [电子技术、计算机技术在农业上的应用];

学科分类号：

090402 ; 082804 ;

摘要：

采用参数简化的脉冲耦合神经网络(PCNN)分割图像,进行了蝗虫图像分割实验,区域正确识别率达94%,为蝗虫自动侦测系统中的数据处理提供了技术支持。计算机仿真表明,采用PCNN图像分割算法,图像中的目标(蝗虫)易于发现,分割效果明显好于采用开操作处理的图像。

引用

页码：84 / 86+107 +107

页数：4

共 5 条

[1] 基于脉冲耦合神经网络的蝗虫图像分割 [J].

熊雪梅 ;

王一鸣 ;

张小超 ;

郑永军 .

农机化研究, 2007, (01) :180-183

[2] 基于PCNN的彩色图像分割新方法 [J].

鲍晴峰 ;

王继成 ;

不详 .

计算机工程与应用 , 2005, (27) :48-50

[3] 用简化脉冲耦合神经网络对图像进行二值分割 [J].

陈进 ;

龚健雅 ;

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测绘信息与工程, 2005, (01) :38-40

[4] 基于改进型脉冲耦合神经网络的图像二值分割 [J].

石美红 ;

张军英 ;

张晓滨 ;

樊秀菊 .

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[5]

R. Eckhorn,H. J. Reitboeck,M. Arndt,P. Dicke.Feature Linking via Synchronization among Distributed Assemblies: Simulations of Results from Cat Visual Cortex[J].Neural Computation,1990

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