【摘 要】
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为进行空间X射线星图分割及在X射线背景噪声中提取目标源，提出了改进的脉冲耦合神经网络图像分割算法。改进算法将图像分割成小区域，不同区域中设置不同的参数；将内部行为的调制
【机 构】
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威海市建筑设计院有限公司,西安电子科技大学电子工程学院
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为进行空间X射线星图分割及在X射线背景噪声中提取目标源，提出了改进的脉冲耦合神经网络图像分割算法。改进算法将图像分割成小区域，不同区域中设置不同的参数；将内部行为的调制参数设计成邻域像素灰度值分布的负耦合函数，强制降低强x射线目标源附近的强x射线背景噪声的点火频率，以提取x射线辐射点目标源。分别利用改进型PCNN模型、普通PCNN模型进行了空间X射线星图分割实验，结果表明改进型PCNN模型具有更优的分割效果。
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