| 基于改进的PCNN多目标图像分割算法 |
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| 引用本文： | 宋寅卯,刘国乐. 基于改进的PCNN多目标图像分割算法[J]. 数据采集与处理, 2009, 24(4) |
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| 作者姓名： | 宋寅卯 刘国乐 |
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| 作者单位： | 郑州轻工业学院电气信息工程学院,郑州,450002 |
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| 摘 要： | 脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled neural network,PCNN)可有效地用于图像分割.为获得满意分割效果,PCNN需要选取适当的参数,目前其参数往往通过反复试凑确定.针对这一问题,基于改进的PCNN模型,提出结合图像灰度直方图,以最大交叉熵函数作自适应遗传算法的适应度函数,采用自适应遗传算法搜索最优门限阈值函数的图像分割算法.实验结果表明,该算法可以有效地实现多目标图像分割,且分割效果优于多阈值Ostu算法.
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| 关 键 词： | 脉冲耦合神经网络 多目标图像分割 自适应遗传算法 灰度直方图 最大交叉熵 |
Multi-target Image Segmentation Algorithm Based on Improved PCNN |
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| Song Yinmao,Liu Guole. Multi-target Image Segmentation Algorithm Based on Improved PCNN[J]. Journal of Data Acquisition & Processing, 2009, 24(4) |
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| Authors: | Song Yinmao Liu Guole |
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