资料介绍
传统脉冲耦合神经网络模型描述神经元之间的内在联系时,仅仅考虑神经元之间的空间位置信息,忽略了神经元之间的灰度信息,使神经元之间的连接权值不准确,易产生误分割现象。为了解决这一问题,本文采用栅格元的响应函数作为神经元之间的连接权值,得到新的连接输入项。在新的连接权值中,不仅考虑了局部区域的灰度信息,而且考虑了局部区域的方差信息,同时继承了栅格元神经元的优点,即具有较强的方向性、位置相对性和周期性。通过对遥感图像、生活图像、血管图像进行仿真对比实验,实验结果说明本文提出的算法优于传统脉冲耦合神经网络模型。
图像分割是图像处理的基础,分割的准确率影响到后续图像处理效果,得到广泛的研究和应用。图像分割方法很多,其中,脉冲耦合神经网络(pulse couple neural network, PCNN)模型具有对灰度相似的像素点进行分组的优点,减少局部灰度差异,弥补局部区域的微小间断,优于其他自动分割方法。但脉冲耦合神经网络模型参数多,影响PCNN 模型分割效果,选择最优参数成为PCNN 模型图像分割的难点之一;神经元之间关系复杂,PCNN 模型难以准确描述神经元之间的内在关系,影响分割效果。
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