基于脈沖耦合神經網絡圖像分割算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在軍事領域，基于數字圖像的特征提取，目標識別，地形匹配導航等應用越來越多，而這都是以圖像分割為基礎的。本文重點研究了基于脈沖耦合神經網絡(PCNN)的圖像分割問題。
　　文中詳細介紹了PCNN模型的基本原理，運行機制和特性，針對模型巾存在的參數難以確定等固有的問題，給出了有效的解決辦法。
　　根據中心像素鄰域像素和鄰域像素的平均灰度自適應調整連接系數。根據圖像整體灰度級自適應調整閾值衰減時間常數，使得算法具有較強的適應性，在

2、對紅外圖像和航拍圖像等一些低對比度圖像的分割應用中表現出明顯的優(yōu)勢。義中還引入了抑制輸入的思想，優(yōu)化了內部活動項的構成，使得算法具有較強的抗噪能力和較高的分割精度。本文算法還對連接輸入進行了改進，采用灰度值直接輸入代替原模型只有0、1的脈沖輸入，增加了算法的精度。為了驗證本算法的優(yōu)越性，分別用簡化PCNN模型和最大類間方差(OTSU)方法進行對比實驗分析。
　　本文還對彩色圖像的分割進行了研究，進一步闡述了進行彩色分割研究的必要性

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