期刊文章详细信息
基于直方图的脉冲耦合神经网络(PCNN)多门限图像分割方法
PULSE COUPLED NEURAL NETWORKS BASED ON HISTOGRAM FOR IMAGE MULU - THRESHOLD SEGMENTATION
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]辽东学院计算机系,辽宁丹东118003 [2]大连理工大学电信学院,辽宁大连116023
年 份：2004
卷 号：22
期 号：1
起止页码：38-44
语 种：中文
收录情况：CAS、CSA-PROQEUST、PROQUEST、普通刊
摘 要：参考了Eckhom等人近几年提出的脉冲耦合神经网络(Pulse coupled Neural Network)模型,结合灰度直方图分割技术,提出了一种新的多门限图像分割方法—基于直方图的脉冲耦合神经网络(PCNN)。PCNN模型具有弥补时隙和空隙的特点,因此应用这一网络模型进行图像分割,可以得到较完整的区域边角信息,从而达到理想的分割效果。经实验证明,本文提出的方法较原来的PCNN网络,运算速度和分割效果都有了很大提高。
关 键 词：脉冲耦合神经网络 图像分割 灰度直方图 多门限技术
分 类 号：TP391.41]
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