基于PCNN和SVM的图像识别方法研究

摘要

利用脉冲耦合神经网络(PCNN)具有良好的脉冲传播特性,研究了利用PCNN进行图像分割的技术.针对模型参数和最优分割结果难以确定的问题,改进了标准PENN模型,提出了基于互信患量的PCNN图像分割方法.计算原图像与PCNN分割图像序列问的互信息量,对应最大互信息量的分割图像就是最佳分割结果.然后选取不同类型飞机图像提取不变矩特征,用支持向量机(SVM)实现分类识别.实验结果表明,该方法分割效果好,适应性强,能够很好地识别飞机图像.