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基于信息量的脉冲耦合神经网络改进分割算法
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作者 林亚忠 郝刚 顾金库 《生物医学工程与临床》 CAS 2010年第6期485-488,共4页
目的解决区域生长简化脉冲耦合神经网络(PCNN)算法中由于阈值参数选取不当导致的分割不足与过分割问题。方法在区域生长简化PCNN算法中引入熵来刻画图像的信息量。结果避免了对阈值参数选取。结论基于信息量的PCNN改进算法在分割精度、... 目的解决区域生长简化脉冲耦合神经网络(PCNN)算法中由于阈值参数选取不当导致的分割不足与过分割问题。方法在区域生长简化PCNN算法中引入熵来刻画图像的信息量。结果避免了对阈值参数选取。结论基于信息量的PCNN改进算法在分割精度、算法的稳定性等方面均优于简化区域生长PCNN算法。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 熵 区域生长简化pcnn模型 图像信息 图像分割
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