用无需选取参数的Unit-linking PCNN进行自动图像分割

被引：14

作者：

顾晓东 ^{[1
]}

张立明 ^{[1
]}

余道衡 ^{[2
]}

机构：

[1] 复旦大学电子工程系

[2] 北京大学电子学系

来源：

电路与系统学报 | 2007年 / 06期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

PCNN; Unit-linking PCNN; 自动图像分割; PCNN参数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TN911.73 [图像信号处理];

学科分类号：

摘要：

脉冲耦合神经网络(PCNN—Pulse Coupled Neural Network)是一种有生物学依据的人工神经网络,它可有效地用于图像分割。基于PCNN的图像分割效果取决于PCNN中各参数的选择。然而,图像分割时,各种不同的图像对应的PCNN参数是不同的,而PCNN参数的选择是困难的。本文提出了一种基于Unit-linking PCNN的图像分割新方法,解决了PCNN图像分割参数选择的难题。用本文提出的新方法可有效地自动分割各种图像,而无需考虑PCNN参数的选择,这对于PCNN的理论研究和实际应用有重要的意义。

引用

页码：54 / 59

页数：6

共 5 条

[1] 一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法 [J].

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