一种基于PCNN的医学图像边缘提取方法

被引：5

作者：

李建锋 ^{[1
,2
]}

辛国江 ^{[2
]}

机构：

[1] 吉首大学数学与计算机科学学院

[2] 中南大学信息科学与工程学院

来源：

计算机应用研究 | 2010年 / 27卷 / 11期

基金：

国家自然科学基金重大研究计划;

关键词：

图像处理; 脉冲耦合神经网络; 边缘检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

边缘提取是图像处理的基础工作,如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题,由此产生的各种边缘检测方法层出不穷并且得到了很好的应用,但这些方法都无法达到人眼识别物体边缘的精确程度。目前脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)是图像处理领域较为接近生物视觉进行图像处理的有力工具。改进基本的PCNN模型,提出了一种新的模拟生物视觉提取图像边缘的方法,该改进方法有效地利用了PCNN的特性。将该方法应用于医学图像的边缘提取,并与几种经典边缘检测算法、基本的PCNN方法进行比较,通过实验结果证明改进的方法提取的边缘更加完整、清晰,并且对椒盐噪声具有较强的抑制能力。

引用

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