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一种基于PCNN的医学图像边缘提取方法

     

摘要

边缘提取是图像处理的基础工作,如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题,由此产生的各种边缘检测方法层出不穷并且得到了很好的应用,但这些方法都无法达到人眼识别物体边缘的精确程度.目前脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)是图像处理领域较为接近生物视觉进行图像处理的有力工具.改进基本的PCNN模型,提出了一种新的模拟生物视觉提取图像边缘的方法,该改进方法有效地利用了PCNN的特性.将该方法应用于医学图像的边缘提取,并与几种经典边缘检测算法、基本的PCNN方法进行比较,通过实验结果证明改进的方法提取的边缘更加完整、清晰,并且对椒盐噪声具有较强的抑制能力.

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