基于PCNN的图像分割新方法与动态脉冲阈值调整

"PCNN图像分割新方法（余瑞星, 朱 冰, 张　 科）" 本文介绍了一种新的PCNN（脉冲耦合神经网络）图像分割方法，旨在解决传统PCNN在确定最优分割结果时的困难以及脉冲产生门限通常依赖于非线性计算的问题。PCNN是一种模拟生物视觉系统中神经元相互作用的模型，常用于图像处理和分割任务。在原始的PCNN算法中，确定合适的脉冲门限是关键，但这一过程往往是非直观且复杂的。 新方法的关键创新点在于采用线性方式动态调整脉冲门限，这使得门限设置更为简便，同时能够适应不同图像的特点。此外，通过引入二维最大相关准则来确定PCNN网络的循环迭代次数，这种方法可以更精确地控制网络的收敛过程，有助于找到更优的图像分割结果。 论文还提及了对PCNN接收部分的改良，借鉴了中值滤波的思想，以减轻噪声对分割过程的干扰。中值滤波是一种有效的去噪方法，通过用像素邻域内的中值替换像素值，它可以有效地去除椒盐噪声或其他局部噪声，而不会过度平滑图像边缘，这对于保持图像细节至关重要。 实验结果显示，采用这种新方法进行图像分割可以获得良好的视觉效果，并且具有较高的普适性，适用于各种类型的图像分割任务。这一成果对于提高图像处理的效率和精度，尤其是在复杂或高噪声环境下的图像分割问题，具有重要的理论和实际意义。 关键词：图像分割，脉冲耦合神经网络，二维最大相关准则 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 通过上述改进，该新方法不仅简化了PCNN的参数设置，提高了分割的自动化程度，而且增强了算法的稳定性和鲁棒性，为未来PCNN在图像处理领域的应用提供了新的思路和技术支持。