【摘 要】
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研究一种双向脉冲耦合神经网络(BPCNN)的图像分割问题。首先将彩色图像量化结果或灰度图像作为BPCNN的外部输入激励,每个神经元根据BPCNN的正向脉冲产生器或逆向脉冲产生器发布脉冲信号,实现对图像的初始分割;然后根据初分割图像的区域距离合并过分割区域,最后提出一种综合多种分割评价准则的分割评价体系,并对分割结果进行了评价。实验结果表明,BPCNN算法在多类图像上均取得较好的分割效果,利用实验数
【基金项目】
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基金项目：浙江省自然科学基金项目（Y1101073）,浙江省科技厅公益性技术应用研究计划项目（2010C31083）,嘉兴市科技计划项目（2010AY1093）
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研究一种双向脉冲耦合神经网络(BPCNN)的图像分割问题。首先将彩色图像量化结果或灰度图像作为BPCNN的外部输入激励,每个神经元根据BPCNN的正向脉冲产生器或逆向脉冲产生器发布脉冲信号,实现对图像的初始分割;然后根据初分割图像的区域距离合并过分割区域,最后提出一种综合多种分割评价准则的分割评价体系,并对分割结果进行了评价。实验结果表明,BPCNN算法在多类图像上均取得较好的分割效果,利用实验数据对比了多种常用分割算法,BPCNN算法在综合评价体系上有明显的优越性。
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