一种优化脉冲耦合神经网络模型及在图像分割中的应用

摘要

针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型参数主要通过人工设定问题,以简化参数为目的将PCNN模型的调制参数β与连接权矩阵K简化为链接系数矩阵W,提出一种优化PCNN神经元模型.该模型应用于图像分割时,充分利用图像本身空间和灰度特性自动确定链接系数,实现对图像的有效分割.实验结果表明,所提方法可以有效对图像进行自动分割,其分割效果优于Otsu方法、人工调整PCNN参数方法.