生物医学工程与临床
生物醫學工程與臨床
생물의학공정여림상
BIOMEDICAL ENGINEERING AND CLINICAL MEDICINE
2010年
6期
485-488
,共4页
林亚忠%郝刚%顾金库
林亞忠%郝剛%顧金庫
림아충%학강%고금고
脉冲耦合神经网络%熵%区域生长简化PCNN模型%图像信息%图像分割
脈遲耦閤神經網絡%熵%區域生長簡化PCNN模型%圖像信息%圖像分割
맥충우합신경망락%적%구역생장간화PCNN모형%도상신식%도상분할
目的 解决区域生长简化脉冲耦合神经网络(PCNN)算法中由于阈值参数选取不当导致的分割不足与过分割问题.方法 在区域生长简化PCNN算法中引入熵来刻画图像的信息量.结果 避免了对阈值参数选取.结论 基于信息量的PCNN改进算法在分割精度、算法的稳定性等方面均优于简化区域生长PCNN算法.
目的 解決區域生長簡化脈遲耦閤神經網絡(PCNN)算法中由于閾值參數選取不噹導緻的分割不足與過分割問題.方法 在區域生長簡化PCNN算法中引入熵來刻畫圖像的信息量.結果 避免瞭對閾值參數選取.結論 基于信息量的PCNN改進算法在分割精度、算法的穩定性等方麵均優于簡化區域生長PCNN算法.
목적 해결구역생장간화맥충우합신경망락(PCNN)산법중유우역치삼수선취불당도치적분할불족여과분할문제.방법 재구역생장간화PCNN산법중인입적래각화도상적신식량.결과 피면료대역치삼수선취.결론 기우신식량적PCNN개진산법재분할정도、산법적은정성등방면균우우간화구역생장PCNN산법.
