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摘要
为了自动地对图像进行二值分割,提出了一种新的自适应迭代全局阈值图像分割算法.首先对二维超模糊集隶属函数进行了自适应修正,并将其引入到图像超模糊熵概念中;然后从适应图像分割角度,将传统脉冲耦合神经网络模型改进为具有单调指数上升阈值函数的ULPCNN抑制捕获模型;最后把ULPCNN与最大超模糊熵判据相结合对图像进行自动分割,并与基于最大香农熵、最小交叉熵及最小模糊熵准则的ULPCNN分割方法作了比较.理论分析和实验结果表明,该方法能自动确定迭代次数和选取最佳阈值,对图像目标划分清晰,细节保持较好,改善了图像的分割性能.
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