基于最大互信息量和简化脉冲耦合神经网络的自适应图像分割方法

摘要

脉冲耦合神经网络（PCNN）应用于自适应图像分割是一个比较活跃的研究领域，由于图像的复杂性，目前还没有一种通用的优化方法设置模型参数。本文根据图像本身的特性，提出一种基于最大互信息量的自适应分割方法，该方法使得使用简化脉冲耦合神经网络对图像进行分割时能够根据图像的自身特性自适应设置简化脉冲耦合神经网络的初始参数，从而能够根据图像的不同自适应的快速得到最优的图像分割结果。