共 1 条
一种改进型脉冲耦合神经网络及其图像分割
被引：14
作者：
张军英
樊秀菊
董继扬
石美红
机构：
[1] 西安电子科技大学计算机学院
[2] 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
[3] 西安工程科技学院信息与控制系 陕西西安
[4] 陕西西安
来源：
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：
本文结合人类视觉系统 (HVS)对图像信息含量区域敏感度不同这一特性 ,以神经元接近点火程度的一致性描述图像空间邻域所含的信息量 ,对通常的脉冲耦合神经网络模型 (PCNN -PulseCoupledNeuralNetwork)进行了改进 ,提出了一种基于改进PCNN的图像自适应分割算法 .该算法根据象素及其周边区域的信息量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 .最后对用这种方法进行图像分割的结果进行基于信息量的图像压缩 ,在压缩比和重建图像主观视觉感知质量上均达到了良好的性能 ,表明了本文算法的可行性和有效性
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页码：1223 / 1226
页数：4
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