基于PCNN和最大灰度熵图像分量的彩色图像分割

摘要

为提高彩色图像的分割效果,提出了一种最大灰度熵图像分量和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的彩色图像分割方法.将彩色图像转换到符合人眼视觉特征的色调饱和度亮度(HSV)颜色空间中,选取灰度熵值最大的分量图像,用PCNN增强以增大感兴趣区域对比度,对增强后的分量图像运用PCNN进行循环分割,当二维Renyi熵值不再大于前一次的值时,终止PCNN的循环分割,获得最佳分割结果.运用多种评价指标对所分割的结果进行评价,评价结果表明:提出的算法能够有效实现对彩色图像的分割,尤其在图像细节方面,比传统的彩色图像分割方法表述得更为清晰.