【摘 要】
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针对目前图像二值化方法通用性不强、自适应阈值选取难，以及单一图像分割评价缺乏可靠性的问题，对基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像二值化方法及其参数选择进行了研究，提出了一种
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60572011,60872109);甘肃省自然科学基金资助项目(0710RJZA015);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-06-0900)
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针对目前图像二值化方法通用性不强、自适应阈值选取难，以及单一图像分割评价缺乏可靠性的问题，对基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像二值化方法及其参数选择进行了研究，提出了一种综合考虑多种评价准则的用于评价图像分割效果的方法．实验结果表明：基于PCNN的二值化方法非常适合于各类图像的分割，具有分割精度高的特点；与单一评价方法相比，文中的综合评价方法能够更加客观准确地反映分割方法的分割效果．
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