| 一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法 |
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| 引用本文： | 马义德,戴若兰,李廉.一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自动图像分割方法[J].通信学报,2002,23(1):46-51. |
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| 作者姓名： | 马义德 戴若兰 李廉 |
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| 作者单位： | 1. 兰州大学,干旱生态国家重点实验室,甘肃,兰州,730000;兰州大学,信息科学与工程学院,甘肃,兰州,730000
2. 兰州大学,干旱生态国家重点实验室,甘肃,兰州,730000
3. 兰州大学,信息科学与工程学院,甘肃,兰州,730000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(39770375)，甘肃省自然科学基金资助项目(ZS001-A25-008-Z) |
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| 摘 要： | 90年代发展形成的脉冲耦合神经网络（PCNN）模型特别适合于图像分割、边缘提取等方面的应用研究，但众所周知，PCNN模型图像分割效果不但取决于PCNN模型中各个参数的合理选择，而且同时还取决于循环迭代次数的确定选择准则，通常循环迭代次数N的选择通过人工交互方式来确定。正因为如此选择合适的准则来确定N是PCNN图像分割的关键，但目前还没有文献提出一个合适的准则来解决这个问题。本文结合图像统计特性和PCNN参数模型提出了熵值最大准则。该准则实现了PCNN神经网络的自动图像分割。对于PCNN的理论研究和实际应用具有非常重要的现实意义。
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| 关 键 词： | 脉冲耦合神经网络 图像分割 图像熵 统计特性 |
| 文章编号： | 1000-436X(2002)01-0046-06 |
| 修稿时间： | 2001年3月2日 |
| 作者简介： | 马义德(1963-),男,甘肃临夏人,兰州大学副教授,博士,主要研究方向为生物信息数字图像处理技术、DSP与信号实时编码技术;戴若兰(1951-),女,湖南湘潭人,兰州大学高级工程师,主要研究方向为生物医学数字图像处理技术、GIS、GPS等;李廉(1948-),男,山东阳谷人,兰州大学教授,博士生导师,主要研究方向为计算数学、数字图像处理技术等. |
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Automated image segmentation using pulse coupled neural networks and image''s entropy |
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| MA Yi-de,DAI Ruo-lan,LI Lian.Automated image segmentation using pulse coupled neural networks and image''s entropy[J].Journal on Communications,2002,23(1):46-51. |
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| Authors: | MA Yi-de DAI Ruo-lan LI Lian |
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| Affiliation: | MA Yi-de1,2,DAI Ruo-lan1,LI Lian2 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | pulse-coupled neural network image segmentation entropy statistics |
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