计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
14期
177-179
,共3页
邓成锦%聂仁灿%周冬明%赵东风
鄧成錦%聶仁燦%週鼕明%趙東風
산성금%섭인찬%주동명%조동풍
图像分割%脉冲耦合神经网络%最大相关准则
圖像分割%脈遲耦閤神經網絡%最大相關準則
도상분할%맥충우합신경망락%최대상관준칙
脉冲耦合神经网络(PCNN)是有着生物学背景的新一代人工神经网络,在图像分割方面体现了优异的性能.PCNN模型在参数估计和阈值迭代方面的问题还有待解决.将一维最大相关准则和二维最大相关准则相结合来估计神经元参数,实现了图像分割的自动化并降低了运算的复杂性.仿真结果表明,该方法在分割图效果和运算复杂度方面都得到了提高,具有较好的实用性.
脈遲耦閤神經網絡(PCNN)是有著生物學揹景的新一代人工神經網絡,在圖像分割方麵體現瞭優異的性能.PCNN模型在參數估計和閾值迭代方麵的問題還有待解決.將一維最大相關準則和二維最大相關準則相結閤來估計神經元參數,實現瞭圖像分割的自動化併降低瞭運算的複雜性.倣真結果錶明,該方法在分割圖效果和運算複雜度方麵都得到瞭提高,具有較好的實用性.
맥충우합신경망락(PCNN)시유착생물학배경적신일대인공신경망락,재도상분할방면체현료우이적성능.PCNN모형재삼수고계화역치질대방면적문제환유대해결.장일유최대상관준칙화이유최대상관준칙상결합래고계신경원삼수,실현료도상분할적자동화병강저료운산적복잡성.방진결과표명,해방법재분할도효과화운산복잡도방면도득도료제고,구유교호적실용성.
