一种改进型脉冲耦合神经网络及其图像分割

被引：3

作者：

张军英

樊秀菊

董继扬

石美红

不详

机构：

[1] 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室

[2] 西安电子科技大学计算机学院

[3] 西安工程科技学院信息与控制系西安

[4] 西安

来源：

计算机工程与应用 | 2003年 / 08期

关键词：

脉冲耦合神经网络; 图像分割; 图像信息; 图像压缩;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

文章结合人类视觉系统(HVS)对图像各个区域敏感度不同这一特性,对通常的脉冲耦合神经网络模型(PC-NN--PulseCoupledNeuralNetwork)进行了改进,分析了改进模型的特性及其参数优化原理,提出了一种基于这种改进PCNN的图像分割算法。该算法可根据像素周边区域的灰度梯度大小发放不同值的脉冲,从而自适应地将图像分为多个不同等级的高低信息区域,较好地仿真了人类视觉系统特性。并将该算法应用于图像压缩,在压缩比和重建图像主观视觉感知质量上均达到了较好的性能。

引用

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