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邱天爽
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教授   博士生导师   硕士生导师

性别:男

毕业院校:大连理工大学

学位:博士

学科:信号与信息处理
生物医学工程

办公地点:大连理工大学创新园大厦

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一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法

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发布时间:2019-03-10

论文类型:期刊论文

发表时间:2005-04-25

发表刊物:电子学报

收录刊物:CSCD、ISTIC、PKU、EI、Scopus

卷号:33

期号:4

页面范围:647-650

ISSN号:0372-2112

关键字:脉冲耦合神经网络(PCNN);自适应;参数确定;图像自动分割

摘要:近年来的研究表明,脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)可有效地用于图像分割.然而对于不同图像,常需要选取适当的网络参数,以得到有效的分割结果.但是,目前网络参数的选取还主要停留在人工调整和确定阶段,尚无一种能够根据图像本身特性自动确定参数的方法,这在很大程度上限制了PCNN的应用.针对这一问题,本文提出了一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法,通过利用图像本身空间和灰度特性自动确定网络参数,实现对不同图像的分割.实验结果表明,本文算法可以有效地对不同图像进行自动分割,具有一定的健壮性.

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