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摘要
红外图像结构复杂,传统方法难获得理想的分割结果,结合粒子群优化算法和脉冲耦合神经网络的优点,以获得令人满意的红外图像分割结果为目标,提出一种粒子群优化算法和脉冲耦合神经网络的红外图像分割方法(PSO-PCNN)。首先收集红外图像,并进行灰度化预处理,提取图像分割的特征,然后采用训练样本对脉冲耦合神经网络的进行学习,并采用粒子群算法优化其训练过程,加快训练速度,最后采用训练好的脉冲耦合神经网络实现红外图像分割,选取大量红外图像进行了分割仿真实验。实验结果表明,PSO-PCNN可以快速地分割红外图像,分割效果要优于传统方法。
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