结合灰度化权值调整的改进PCNN图像分割

作者：马跃辉; 辛月兰; 杨晨晓

来源：计算机与数字工程, 2019, (04): 924-929+979.

• 图像分割
• 脉冲耦合神经网络
• 灰度化
• 彩色模型 image segmentation
• pulse coupled neural network
• color-to-gray
• color model

针对传统脉冲耦合神经网络在图像分割中存在目标和背景混叠且分割时间过长的问题,提出了一种结合灰度权值调整的改进PCNN图像分割方法。该方法利用彩色图像R、G、B三分量作为PCNN的输入信息且采用双阈值的判别模式找到PCNN的初始动态阈值以减少迭代次数;然后,根据不同通道分割目标和背景的差异大小改变输出权值的比例以得到最佳分割结果。实验结果表明,论文方法可以取得较优的分割结果,与传统PCNN方法相比节省了时间,提高了分割效率。