PCNN模型在彩色图像分割中的应用

程丹松; 刘晓芳; 金野; 魏子尧; 唐降龙; 刘家锋

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PCNN模型在彩色图像分割中的应用

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针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型主要应用于灰度图像处理的局限性,利用脉冲发生器将颜色信息引入模型作为输入,与灰度信息共同控制神经元的内部行为,控制等灰度值的不同颜色区域分期点火,实现彩色图像的精确分割.双输入PCNN模型实现了彩色图像的分割,同时保持了PCNN模型对噪声的鲁棒性,从简单的仿真图像和实际图像两方面验证了此分割方法的有效性.

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来源
《哈尔滨工业大学学报》|2009年第3期|58-62|共5页
作者
程丹松; 刘晓芳; 金野; 魏子尧; 唐降龙; 刘家锋;
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作者单位

哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;

哈尔滨工业大学,电气工程学院,哈尔滨,150001;

哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;

北京航空航天大学,计算机系,北京,100191;

哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;

哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
脉冲耦合神经网络(PCNN); 图像分割; 彩色图像;
入库时间 2022-08-18 02:43:01

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