【摘 要】
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针对传统脉冲耦合神经网络（Pulse coupled neural network,PCNN）模型复杂、迭代次数需要人工试验调整等缺点,对PCNN模型进行改进,提出了一种基于色差分量R-G和改进PCNN模型的杨
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院,江苏城乡建设职业学院建筑设备系
【基金项目】
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江苏省自然科学青年基金资助项目(BK20140266);江苏省高校自然科学研究面上项目(14KJB210001);江苏省高等职业院校国内高级访问学者计划资助项目(2014FX031);常州大学科研启动费资助项目(ZMF13020019)
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针对传统脉冲耦合神经网络（Pulse coupled neural network,PCNN）模型复杂、迭代次数需要人工试验调整等缺点,对PCNN模型进行改进,提出了一种基于色差分量R-G和改进PCNN模型的杨梅图像分割方法.首先用杨梅图像的R-G色差分量作为输入;然后选用最小交叉熵准则,自适应生成PCNN的迭代次数;最后通过PCNN迭代实现杨梅图像的自动分割.实验结果表明,此方法与传统方法相比,能够有效避免背景干扰,提升了图像分割质量,分割结果更符合杨梅果实的特征.
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