通信学报
通信學報
통신학보
JOURNAL OF CHINA INSTITUTE OF COMMUNICATIONS
2002年
1期
46-51
,共6页
脉冲耦合神经网络%图像分割%熵%统计特性
脈遲耦閤神經網絡%圖像分割%熵%統計特性
맥충우합신경망락%도상분할%적%통계특성
90年代发展形成的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型特别适合于图像分割、边缘提取等方面的应用研究,但众所周知,PCNN模型图像分割效果不但取决于PCNN模型中各个参数的合理选择,而且同时还取决于循环迭代次数的确定选择准则,通常循环迭代次数N的选择通过人工交互方式来确定.正因如此选择合适的准则来确定N是PCNN图像分割的关键,但目前还没有文献提出一个合适的准则来解决这个问题.本文结合图像统计特性和PCNN参数模型提出了熵值最大准则.该准则实现了PCNN神经网络的自动图像分割.对于PCNN的理论研究和实际应用具有非常重要的现实意义.
90年代髮展形成的脈遲耦閤神經網絡(PCNN)模型特彆適閤于圖像分割、邊緣提取等方麵的應用研究,但衆所週知,PCNN模型圖像分割效果不但取決于PCNN模型中各箇參數的閤理選擇,而且同時還取決于循環迭代次數的確定選擇準則,通常循環迭代次數N的選擇通過人工交互方式來確定.正因如此選擇閤適的準則來確定N是PCNN圖像分割的關鍵,但目前還沒有文獻提齣一箇閤適的準則來解決這箇問題.本文結閤圖像統計特性和PCNN參數模型提齣瞭熵值最大準則.該準則實現瞭PCNN神經網絡的自動圖像分割.對于PCNN的理論研究和實際應用具有非常重要的現實意義.
90년대발전형성적맥충우합신경망락(PCNN)모형특별괄합우도상분할、변연제취등방면적응용연구,단음소주지,PCNN모형도상분할효과불단취결우PCNN모형중각개삼수적합리선택,이차동시환취결우순배질대차수적학정선택준칙,통상순배질대차수N적선택통과인공교호방식래학정.정인여차선택합괄적준칙래학정N시PCNN도상분할적관건,단목전환몰유문헌제출일개합괄적준칙래해결저개문제.본문결합도상통계특성화PCNN삼수모형제출료적치최대준칙.해준칙실현료PCNN신경망락적자동도상분할.대우PCNN적이론연구화실제응용구유비상중요적현실의의.
