计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
35期
202-204
,共3页
图像分割%脉冲耦合神经网络%最大相关准则%图像顸处理%捕获强度
圖像分割%脈遲耦閤神經網絡%最大相關準則%圖像頇處理%捕穫彊度
도상분할%맥충우합신경망락%최대상관준칙%도상한처리%포획강도
image segmentation%Pulse Coupled Neural Network(PCNN)%maximal correlative criterion%image pre-processing%capturing intensity
基于脉冲耦合神经网(Pulse Coupled Neutral Network,PCNN)模型,提出了一种基于Canny算法的图像预处理方法,增强了图像的模糊边缘,提高或抑制了对应神经元的相似群捕获能力,利用最大相关准则确定神经元的衰减阈值和实现神经元相似群捕获强度的控制,避免了神经元完全捕获对分割图像的过平滑,成功实现了灰度图像的自动分割.该方法得到的分割图像取得了较好的结果,体现了更多细节,与相关文献相比,大大减少了神经元参数对分割结果的影响.
基于脈遲耦閤神經網(Pulse Coupled Neutral Network,PCNN)模型,提齣瞭一種基于Canny算法的圖像預處理方法,增彊瞭圖像的模糊邊緣,提高或抑製瞭對應神經元的相似群捕穫能力,利用最大相關準則確定神經元的衰減閾值和實現神經元相似群捕穫彊度的控製,避免瞭神經元完全捕穫對分割圖像的過平滑,成功實現瞭灰度圖像的自動分割.該方法得到的分割圖像取得瞭較好的結果,體現瞭更多細節,與相關文獻相比,大大減少瞭神經元參數對分割結果的影響.
기우맥충우합신경망(Pulse Coupled Neutral Network,PCNN)모형,제출료일충기우Canny산법적도상예처리방법,증강료도상적모호변연,제고혹억제료대응신경원적상사군포획능력,이용최대상관준칙학정신경원적쇠감역치화실현신경원상사군포획강도적공제,피면료신경원완전포획대분할도상적과평활,성공실현료회도도상적자동분할.해방법득도적분할도상취득료교호적결과,체현료경다세절,여상관문헌상비,대대감소료신경원삼수대분할결과적영향.
