基于Unit-Linking PCNN和图像熵的图像分割新方法

基于Unit-Linking PCNN和图像熵的图像分割新方法
聂仁灿;周冬明;赵东风
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2008(20)1
【摘要】基于单位链接脉冲耦合神经网络(Unit-Linking PCNN)模型,在图像方差准则基础上将最大香农熵准则,最小交叉熵准则相结合,再组合图像分块策略与图像加权预处理策略,提出了不同准则和策略组合的8种图像分割方案。

分析了各种准则和策略的优势和不足,比较了各种分割方案条件下的图像分割效果,部分方案的分割结果体现了图像的更多的细节。

与已有文献结果比较,具有使用神经元模型参数少的特点,与PCNN模型相比,该模型参数对图像分割结果的影响较不敏感。

计算机仿真结果表明,该方法具有较好的图像分割效果和实验仿真速度性能,具有较强适用性。

【总页数】6页(P222-227)
【作者】聂仁灿;周冬明;赵东风
【作者单位】云南大学信息学院通信工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于最大熵和PCNN的图像分割新方法
2.基于PCNN和最大灰度熵图像分量的彩色图像分割
3.Unit-Linking PCNN和图像熵的彩色图像分割与边缘检测
4.一种
基于最大熵的改进型PCNN图像分割新方法5.一种基于最大熵的改进型PCNN图像分割新方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。