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一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法 被引量：58
1
作者 毕英伟 邱天爽 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期647-650,共4页
近年来的研究表明,脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork ,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... 近年来的研究表明,脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork ,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. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络(pcnn) 自适应 参数确定 图像自动分割
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基于遗传算法的脉冲耦合神经网络自动系统的研究 被引量：50
2
作者 马义德 齐春亮 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期722-725,共4页
Eckhorn等人提出的脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称为PCNN)在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成了很大的困难。尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参... Eckhorn等人提出的脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称为PCNN)在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成了很大的困难。尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参数对图像分割结果影响很大。而遗传算法具有对参数自动寻优的优势,为此,将其和PCNN相结合提出了一种基于遗传算法的PCNN自动系统的实现方案,并应用于图像分割。分割试验仿真结果验证了该自动系统方案的正确性和可信性,即不仅可以实现正确的图像分割,而且参数可以自动设置省去了人工试验的麻烦,同时分割速度也有所提高。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 遗传算法 自动系统 图像分割
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基于NSST和自适应PCNN的图像融合算法 被引量：37
3
作者 江平 张强 +1 位作者 李静 张锦 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期108-113,共6页
针对红外和可见光图像的特点,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应的脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外与可见光图像融合的新算法。对经过NSST变换后的低频子带系数采用带高斯权重分布矩阵的局域方差和方差匹配度相... 针对红外和可见光图像的特点,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应的脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外与可见光图像融合的新算法。对经过NSST变换后的低频子带系数采用带高斯权重分布矩阵的局域方差和方差匹配度相结合的融合规则,对高频子带系数采用一种改进的空间频率作为PCNN输入,且采用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的链接强度,利用PCNN全局耦合性和脉冲同步性选择高频子带系数,最后经NSST逆变换后得到融合结果。实验结果表明,本文提出的算法与传统的图像融合算法相比不仅在主观视觉上取得较好的效果,而且在客观标准上也有了一定的提高。 展开更多
关键词 关键词 图像融合 非下采样剪切波变换(NSST) 脉冲耦合神经网络(pcnn) 空间频率 拉普拉斯能量和
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基于提升小波变换与自适应PCNN的医学图像融合方法 被引量：31
4
作者 杨艳春 党建武 王阳萍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期494-499,共6页
为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的... 为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的梯度能量作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素梯度能量的变化来自适应地调整链接强度的大小,并根据点火次数确定高频子带融合系数.实验结果表明,文中方法与传统融合方法相比性能优越,丰富了融合图像的边缘及细节信息,可取得更好的融合效果. 展开更多
关键词 提升小波变换 脉冲耦合神经网路 链接强度 医学图像融合
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一种参数自适应的简化PCNN图像分割方法 被引量：31
5
作者 周东国 高潮 郭永彩 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1191-1197,共7页
为了进一步延伸脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像分割中的应用,本文对PCNN模型作了简化和改进,并探讨和分析了参数的设置方法.首先利用阈值和脉冲输出所对应的区域均值之间的关系,提出了一种优化连接系数的方... 为了进一步延伸脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像分割中的应用,本文对PCNN模型作了简化和改进,并探讨和分析了参数的设置方法.首先利用阈值和脉冲输出所对应的区域均值之间的关系,提出了一种优化连接系数的方法,使得模型最终以迭代的方式得到分割结果.在仿真和真实红外图像上实验结果表明,文中方法能取得较优的分割效果,且相比于常用的阈值方法以及较新的PCNN方法,文中的简化模型对噪声及复杂图像具有更好的适应性和鲁棒性. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 红外图像分割 阈值 连接系数
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NSCT域内结合相位一致性激励PCNN的多聚焦图像融合 被引量：29
6
作者 刘栋 周冬明 +1 位作者 聂仁灿 侯瑞超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期3006-3012,共7页
针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)无法准确提取多聚焦图像聚焦区域的问题,提出一种利用相位一致性(PC)来检测图像清晰区域,并结合PCNN的多聚焦图像融合算法。首先,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)对源图像进行多尺度分解,分别得到图像的高... 针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)无法准确提取多聚焦图像聚焦区域的问题,提出一种利用相位一致性(PC)来检测图像清晰区域,并结合PCNN的多聚焦图像融合算法。首先,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)对源图像进行多尺度分解,分别得到图像的高频子带和低频子带;其次,通过计算高频系数的空间频率值(SF)与低频系数的相位一致性值来提取图像高低频子带中的聚焦区域;然后,将SF与PC作为PCNN外部激励来刺激PCNN神经元点火,分别对图像高低频系数进行融合;最后,利用逆NSCT得到最终融合图像。实验采取多聚焦图像Clock、Pepsi和Lab作为三组实验数据集,与传统融合算法及新近提出的几种算法进行对比,所提算法的客观评价参数:互信息、边缘信息度、信息熵、标准差和平均梯度的数值均大于或十分接近于对比算法的最大值;同时从实验结果图与源图像的差值图中可以发现所提算法的差值图包含源图像清晰区域的痕迹明显更少。实验结果表明所提算法能更加准确地提取出图像的清晰区域,更好地保留图像的边缘与纹理等细节信息,得到更好的融合效果。 展开更多
关键词 相位一致性 空间频率 脉冲耦合神经网络 非下采样轮廓波变换 多聚焦图像融合
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Curvelet域自适应脉冲耦合神经网络的图像融合方法 被引量：25
7
作者 王昊鹏 刘泽乾 +2 位作者 方兴 张会勇 王晶横 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期429-436,共8页
为解决传统图像融合准则不能充分利用图像全局特征的问题,将脉冲耦合神经网络(PCNN)模型用于Curvelet变换的图像融合中,提出了由表征子带图像局部特征的支撑值(SPV)作为刺激PCNN模型的外部激励输入,同时考虑Curvelet变换后低频子带信息... 为解决传统图像融合准则不能充分利用图像全局特征的问题,将脉冲耦合神经网络(PCNN)模型用于Curvelet变换的图像融合中,提出了由表征子带图像局部特征的支撑值(SPV)作为刺激PCNN模型的外部激励输入,同时考虑Curvelet变换后低频子带信息与高频子带信息间的相关性,设定PCNN模型参数(连接强度和连接范围)随低频子带图像的特征自适应地变化,并且利用PCNN模型中各神经元的首次点火时间构造融合准则中的显著性度量。用PCNN模型模拟人眼视觉神经系统的生物特性,并利用其全局耦合特性对源图像进行智能地分析判断和融合处理,从而提高融合图像的整体效果。实验结果表明,由于PCNN具有全局耦合特性和脉冲同步特性,因此当它用来参与选取细节系数时,能够更好地利用子带图像的全局信息。 展开更多
关键词 图像融合 CURVELET 脉冲耦合神经网络(pcnn) 支撑值(SPV) 自适应
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基于活跃度的脉冲耦合神经网络图像分割 被引量：23
8
作者 郑欣 彭真明 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期821-827,共7页
针对脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割中需多次人工调整网络参数的问题,提出了一种基于PCNN模型的图像自动分割方法。分析了图像中影响PCNN参数设置的因素,提出了一种图像自适应分块策略。将图像划分为内部复杂程度相近的子块,克服了... 针对脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割中需多次人工调整网络参数的问题,提出了一种基于PCNN模型的图像自动分割方法。分析了图像中影响PCNN参数设置的因素,提出了一种图像自适应分块策略。将图像划分为内部复杂程度相近的子块,克服了同一参数无法同时对图像中复杂度差异较大的不同区域准确分割的不足。利用本文提出的局部图像活跃度(ADLA)指标对不同子块自适应地确定PCNN模型参数,有效解决了传统PCNN图像分割时需要人工确定关键参数的问题。最后,采用最大二维Tallis熵准则从分割后的二值结果序列中选择最佳结果。实验表明,本文方法的分割结果轮廓清晰、完整,即使在对比度低、背景呈大范围内连续变化等复杂情况下,也具有优异的性能。与传统PCNN分割方法相比,本文方法能自动、快速、准确地确定PCNN模型参数,且区域一致性测度(UM),区域对比度(CR),形状测度(SM),综合指标(CI)等客观评价的量化指标均优于传统PCNN分割方法12%以上。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 自适应参数 局部图像活跃度 图像分割
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Shearlet与改进PCNN相结合的图像融合 被引量：22
9
作者 廖勇 黄文龙 +1 位作者 尚琳 李鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第2期142-146,共5页
为提高多聚焦和医学图像融合的性能,提出了一种基于Shearlet变换的新型图像融合算法。与小波变换类似,Shearlet具有简单的数学结构,这使其可以很方便地和多分辨分析关联起来。在对一幅图像作Shearlet变换时,可以将其在任意尺度和方向上... 为提高多聚焦和医学图像融合的性能,提出了一种基于Shearlet变换的新型图像融合算法。与小波变换类似,Shearlet具有简单的数学结构,这使其可以很方便地和多分辨分析关联起来。在对一幅图像作Shearlet变换时,可以将其在任意尺度和方向上进行解构,因而Shearlet比传统小波可以捕获更多的方向和其他几何信息。所以对于图像融合来说,Shearlet是一种很好选择。对于Shearlet子带系数的选择,采用了一种改进的PCNN的点火幅度来得到融合策略,而不是传统PCNN方法中的点火次数,点火幅度通过一个Sigmoid函数来得到。并且采用改进拉普拉斯能量和(SML)这一有效的聚焦度量作为PCNN的输入,以提高其性能。实验结果表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都要优于小波和非下采样Contourle(tNSCT)方法。 展开更多
关键词 SHEARLET变换 脉冲耦合神经网络(pcnn) 图像融合
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非下采样剪切波变换的医学图像融合 被引量：18
10
作者 楼建强 李俊峰 戴文战 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2017年第11期1574-1583,共10页
目的由于单模态医学图像所提供的信息有限,不能反映相关组织所有细节信息,可能会造成临床医学误诊。针对这一问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的医学图像融合算法,对多模态医学图像进行融合,丰富融合图像信息,提高图像质量,... 目的由于单模态医学图像所提供的信息有限,不能反映相关组织所有细节信息,可能会造成临床医学误诊。针对这一问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的医学图像融合算法,对多模态医学图像进行融合,丰富融合图像信息,提高图像质量,为临床诊断提供依据。方法首先,将源图像进行NSST变换得到低频子带和若干高频方向子带;其次,根据低频子带图像的特点,提出低频系数与脉冲耦合神经网络PCNN(pulse coupled neural network)相结合的方法;根据高频子带间结构相似度SSIM(structure similarity)不同,分为低相似和高相似子带图像;对低相似子带系数采用视觉敏感度系数VSC(visual sensitivity coefficient)与改进梯度能量相结合的策略;高相似子带系数采用VSC与区域能量相结合的方法;进而,选取结构相似度与边缘信息评价因子QABF(edge based similarity measure)之和作为目标函数,自适应地优化可调参数;最后,经逆NSST变换重构图像。结果对灰度图像和彩色图像进行实验仿真,并与其他4种融合方法进行比较,在主观视觉效果和客观评价标准,本文方法取得良好的融合效果,其中边缘评价因子和标准差都是最好的,其他指标相对较好;与靳珍怡提出的基于非下采样轮廓波变换的多模态医学图像融合相比,5组实验空间频率分别提高了11.8%、24.7%、83.4%、11.9%、30.3%;边缘评价因子分别提高了6.7%、15%、40%、50%、12%;结构相似度分别提高了0.7%、7.3%、2.4%、-3.6%、2.1%;交叉熵分别降低了16.9%、1.6%、-27.4%、6.1%、0.4%。结论本文算法有效提高多模态医学图像融合质量,增加不同模态间的互补信息;与现有医学图像融合算法相比,本文算法更加优越。融合图像细节信息更为突出,整体信息更丰富,更符合人眼视觉特性。 展开更多
关键词 医学图像融合NSST(non—subsampled shearlet transtransform)变换 pcnn(pulse coupled neural network) VSC (visual sensitivity coefficient) 梯度能量 结构相似度
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基于改进的脉冲耦合神经网络的红外目标分割方法 被引量：11
11
作者 孔祥维 黄静 石浩 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期365-369,共5页
针对红外目标的特点 ,提出了一种基于直方图的改进脉冲耦合神经网络 ( PCNN)图像分割方法 ,本算法摒弃了原有脉冲耦合神经网络模型中的时间指数下降机制 ,利用灰度直方图的知识直接获得 PCNN的分割门限 ,同时保留了弥补空间罅隙和灰度... 针对红外目标的特点 ,提出了一种基于直方图的改进脉冲耦合神经网络 ( PCNN)图像分割方法 ,本算法摒弃了原有脉冲耦合神经网络模型中的时间指数下降机制 ,利用灰度直方图的知识直接获得 PCNN的分割门限 ,同时保留了弥补空间罅隙和灰度微小变化的优点 .实验表明本算法分割得到的目标区域更加完整 。 展开更多
关键词 图像分割 脉冲耦合神经网络 红外目标 直方图 pcnn 红外对抗技术 图像处理
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基于PCNN的图像融合新方法 被引量：16
12
作者 余瑞星 朱冰 张科 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期126-130,共5页
本文提出了一种基于PCNN的新型图像融合算法。首先,对待融合的两幅图像进行平稳小波分解得到两组多尺度图像;接着,取其中任意一组作为主PCNN的输入、另一组相应的图像作为从PCNN的输入,在每次迭代时,经并行PCNN点火后,得到一系列多尺度... 本文提出了一种基于PCNN的新型图像融合算法。首先,对待融合的两幅图像进行平稳小波分解得到两组多尺度图像;接着,取其中任意一组作为主PCNN的输入、另一组相应的图像作为从PCNN的输入,在每次迭代时,经并行PCNN点火后,得到一系列多尺度融合图像;然后,对它们进行平稳小波反变换得到每次迭代的融合结果;最后,计算每次迭代结果的信息熵,取信息熵值最大的融合图像作为最终结果。大量的实验以及与其它融合算法的比较分析,表明了本文算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 图像融合 脉冲耦合神经网络 平稳小波变换
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群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法与脉冲耦合神经网络融合的图像分割算法 被引量：18
13
作者 程述立 汪烈军 +1 位作者 秦继伟 杜安钰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第12期3528-3535,3553,共9页
针对最大类间方差准则下的图像分割结果携带原图信息量不足、实时性差和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型中循环迭代次数难以确定的问题,提出了群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法(OTSU-H)与PCNN融合的自动图像分割算法。首先,充分利用... 针对最大类间方差准则下的图像分割结果携带原图信息量不足、实时性差和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型中循环迭代次数难以确定的问题,提出了群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法(OTSU-H)与PCNN融合的自动图像分割算法。首先,充分利用图像的灰度分布信息和相关信息,将图像信息中冗余度、竞争性以及互补性有效地融合,构造二维和三维观测空间,提出了OTSU-H准则的快速递归算法;其次,将快速递推算法的目标函数分别作为布谷鸟搜索(CS)算法、萤火虫算法(FA)、粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)四种群智能算法的适应度函数;最后,将优化之后的OTSU-H引入PCNN模型中自动获取循环迭代次数。实验结果表明,与原始的最大类间方差法(OTSU)、最大熵准则以及基于图论分割、像素的聚类分割和候选区域语义分割的图像分割算法相比,所提算法具有较好的图像分割效果,同时降低了计算复杂度,节约了计算机的存储空间,具有较强的抗噪能力。所提算法时间损耗少、不需要训练的特性使得算法的运用范围较广。 展开更多
关键词 图像分割 脉冲耦合神经网络 布谷鸟搜索算法 萤火虫算法 粒子群优化算法 遗传算法
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一种新的视网膜血管网络自动分割方法 被引量：17
14
作者 姚畅 陈后金 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期274-278,共5页
提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)和分布式遗传算法(DGA)的视网膜血管自动分割方法。首先采用二维高斯匹配滤波器预处理以增强血管,然后采用DGA快速搜索出PCNN的最佳参数设置值并运用PC-NN分割出增强图像的血管网络,最后对分割得... 提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)和分布式遗传算法(DGA)的视网膜血管自动分割方法。首先采用二维高斯匹配滤波器预处理以增强血管,然后采用DGA快速搜索出PCNN的最佳参数设置值并运用PC-NN分割出增强图像的血管网络,最后对分割得到的血管网络结合区域连通性特征,采用面积滤波算子滤除噪声,提取出最终的血管网络。通过在国际上公开的Hoover眼底图像库中的实验,结果表明,该方法在血管分支提取和算法有效性方面明显优于Hoover算法,具有较高的临床应用价值。 展开更多
关键词 血管分割 脉冲耦合神经网络(pcnn) 分布式遗传算法(DGA) 视网膜
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基于最大熵和PCNN的图像分割新方法 被引量：12
15
作者 朱冰 祝小平 余瑞星 《红外技术》 CSCD 北大核心 2008年第5期259-262,267,共5页
针对脉冲耦合神经网络(PCNN)无法确定最优分割以及脉冲门限具有非线性因子的问题,提出了一种基于最大熵和脉冲耦合神经网络的新型图像分割算法。该算法采用线性方式动态调整脉冲门限,采用最大熵确定PCNN网络的循环迭代次数,并引用均值... 针对脉冲耦合神经网络(PCNN)无法确定最优分割以及脉冲门限具有非线性因子的问题,提出了一种基于最大熵和脉冲耦合神经网络的新型图像分割算法。该算法采用线性方式动态调整脉冲门限,采用最大熵确定PCNN网络的循环迭代次数,并引用均值滤波的思想对PCNN的接收部分进行了改良,以克服噪声对分割过程的影响。实验结果表明该方法能获得视觉效果较好的分割结果并具有较强的普适性。 展开更多
关键词 图像分割 脉冲耦合神经网络 最大熵
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基于改进PCNN和互信息熵的自动图像分割 被引量：15
16
作者 魏伟一 李战明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第13期199-200,204,共3页
脉冲耦合神经网络(PCNN)由于其良好的脉冲传播特性在图像分割中得到了广泛应用。针对其需要人机交互通过实验确定其相关参数等问题,改进PCNN模型,以像素对比度作为链接矩阵,以互信息作为迭代终止的判决依据,提出基于改进脉冲耦合神经网... 脉冲耦合神经网络(PCNN)由于其良好的脉冲传播特性在图像分割中得到了广泛应用。针对其需要人机交互通过实验确定其相关参数等问题,改进PCNN模型,以像素对比度作为链接矩阵,以互信息作为迭代终止的判决依据,提出基于改进脉冲耦合神经网络的自动图像分割。实验结果表明,该方法实时性好、自适应性强,分割出的目标轮廓清楚。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 图像分割 图像互信息熵
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基于简化的PCNN与类内最小离散度的图像自动分割方法 被引量：15
17
作者 齐永锋 火元莲 张家树 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1258-1260,1264,共4页
提出了一种基于简化的PCNN与类内最小离散度相结合的自适应图像分割方法,在每次迭代时将脉冲耦合神经网络点火的神经元对应的像素作为目标,未点火的神经元对应的像素作为背景,计算目标和背景的类内离散度,取类内离散度最小的分割图像作... 提出了一种基于简化的PCNN与类内最小离散度相结合的自适应图像分割方法,在每次迭代时将脉冲耦合神经网络点火的神经元对应的像素作为目标,未点火的神经元对应的像素作为背景,计算目标和背景的类内离散度,取类内离散度最小的分割图像作为最终结果。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,是一种可行的与有效的图像分割方法。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络(pcnn) 类内离散度 图像自动分割
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联合蚁群算法和PCNN的脑部MRI图像分割方法 被引量：15
18
作者 吴骏 孙明明 +2 位作者 肖志涛 张芳 耿磊 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期614-619,共6页
采用蚁群算法(ACO)联合脉冲耦合神经网络(PCNN)的脑部磁共振成像(MRI)图像分割方法。其中利用ACO解决了PCNN参数设置困难的问题,同时能够克服图像的低对比度和噪声对图像分割的影响,实现图像的精确分割。首先利用ACO的全局搜索能力,以... 采用蚁群算法(ACO)联合脉冲耦合神经网络(PCNN)的脑部磁共振成像(MRI)图像分割方法。其中利用ACO解决了PCNN参数设置困难的问题,同时能够克服图像的低对比度和噪声对图像分割的影响,实现图像的精确分割。首先利用ACO的全局搜索能力,以图像信息熵与灰度期望值的和作为ACO的目标函数,对PCNN的3个关键参数β、αE和VE进行设定;然后基于PCNN简化模型,结合最大熵值准则对脑部MRI图像进行分割;最后对分割结果进行面积滤波,得到最终的分割结果。实验结果表明,本文方法能够实现脑部MRI图像的自动分割,具有较高的精度和较强的鲁棒性。对于没有噪声的图像,本文方法分割结果的平均正确提取率达到97.0%以上,平均错误提取率达到0.4%以下,平均杰卡德相似系数达到94.8%以上;对于添加了不同级别噪声的图像,本文方法的分割效果也优于FCM和自适应PCNN。 展开更多
关键词 医学图像分割 脉冲耦合神经网络(pcnn) 蚁群算法(ACO)
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自适应脉冲耦合神经网络与匹配滤波器相结合的视网膜血管分割 被引量：15
19
作者 徐光柱 张柳 +2 位作者 邹耀斌 夏平 雷帮军 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期756-764,共9页
针对眼底图像中血管与背景间对比度低以及血管自身结构复杂等因素对视网膜血管分割所带来的问题,本文提出了一种具有自适应连接值的脉冲耦合神经网络(PCNN)与高斯匹配滤波器相结合的视网膜血管分割方法。首先,利用对比度受限制的自适应... 针对眼底图像中血管与背景间对比度低以及血管自身结构复杂等因素对视网膜血管分割所带来的问题,本文提出了一种具有自适应连接值的脉冲耦合神经网络(PCNN)与高斯匹配滤波器相结合的视网膜血管分割方法。首先,利用对比度受限制的自适应直方图均衡化(CLAHE)技术与二维高斯匹配滤波器对血管区域的对比度进行有效增强。然后,利用经验阈值选择出一定的血管区域作为初始种子区域。接着,将带有快速连接机制的PCNN与种子区域增长思想相结合,通过自适应动态设置PCNN中的连接强度系数和停止条件,实现眼底图像中血管区域的自动生长。整个算法在DRIVE视网膜图像库中进行了测试,实验结果表明,相比于不使用动态连接强度系数与停止条件的方法,所提出算法的灵敏度从49.79%提高至70.39%,准确度从95%提高到95.39%。证明了该算法具有较好的分割精确度和应用价值。 展开更多
关键词 视网膜图像处理 血管分割 脉冲耦合神经网络(pcnn) 高斯匹配滤波器 快速连接
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改进型脉冲耦合神经网络在图像处理中的动态行为分析 被引量：13
20
作者 姚畅 陈后金 李居朋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1291-1297,共7页
为了进一步拓展脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像处理领域的应用深度,本文对改进型PCNN在图像处理中的动态行为结合网络参数进行了具体的理论分析和公式推导,明确了PCNN的动态行为特性受网络参数变化的影响,... 为了进一步拓展脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像处理领域的应用深度,本文对改进型PCNN在图像处理中的动态行为结合网络参数进行了具体的理论分析和公式推导,明确了PCNN的动态行为特性受网络参数变化的影响,并给出了保证其所有神经元只点火一次的网络参数确定准则,最后将改进型PCNN应用于实际图像分割中.实验结果证明了其动态行为特性与参数确定准则之间关系的正确性和算法的有效性. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 动态行为 图像处理 神经元
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