基于最大熵和PCNN的图像分割新方法

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基于最大熵和PCNN的图像分割新方法
朱冰;祝小平;余瑞星
【期刊名称】《红外技术》
【年(卷),期】2008(30)5
【摘要】针对脉冲耦合神经网络(PCNN)无法确定最优分割以及脉冲门限具有非线性因子的问题,提出了一种基于最大熵和脉冲耦合神经网络的新型图像分割算法.该算法采用线性方式动态调整脉冲门限,采用最大熵确定PCNN网络的循环迭代次数,并引用均值滤波的思想对PCNN的接收部分进行了改良,以克服噪声对分割过程的影响.实验结果表明该方法能获得视觉效果较好的分割结果并具有较强的普适性.【总页数】5页(P259-262,267)
【作者】朱冰;祝小平;余瑞星
【作者单位】西北工业大学,航天学院,陕西,西安,710072;西北工业大学365所,陕西,西安;西北工业大学,航天学院,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.PCNN图像分割新方法 [J], 余瑞星;朱冰;张科
2.基于PCNN的彩色图像分割新方法 [J], 鲍晴峰;王继成
3.一种基于最大熵的改进型PCNN图像分割新方法 [J], 房华;程国建;吴文海
4.一种基于最大熵的改进型PCNN图像分割新方法 [J], 房华;程国建;吴文海
5.基于并行点火PCNN模型的图像分割新方法 [J], 彭真明;蒋彪;肖峻;孟凡斌
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