西南民族大学学报（自然科学版）
西南民族大學學報（自然科學版）
서남민족대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTHWEST NATIONALITIES COLLEGE·NATURAL SCIENCE EDITION
2014年
3期
434-438
,共5页
数值图像处理%图像分割%区域生长%PCNN模型
數值圖像處理%圖像分割%區域生長%PCNN模型
수치도상처리%도상분할%구역생장%PCNN모형
提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与传统的分割法相比具有边缘信息更加完整,区域划分更加准确,分割效果更能符合人眼视觉的识别特征.
提齣瞭一種結閤區域生長算法和脈遲耦閤神經網絡進行圖像分割的方法.該方法將待分割圖像的像素點映射為PCNN模型中的神經元,把改進的脈遲耦閤神經網絡模型的點火頻率同區域生長的理論結閤起來進行圖像分割.實驗錶明該方法分割的圖像與傳統的分割法相比具有邊緣信息更加完整,區域劃分更加準確,分割效果更能符閤人眼視覺的識彆特徵.
제출료일충결합구역생장산법화맥충우합신경망락진행도상분할적방법.해방법장대분할도상적상소점영사위PCNN모형중적신경원,파개진적맥충우합신경망락모형적점화빈솔동구역생장적이론결합기래진행도상분할.실험표명해방법분할적도상여전통적분할법상비구유변연신식경가완정,구역화분경가준학,분할효과경능부합인안시각적식별특정.
