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文章结合人类视觉系统（HVS）对图像各个区域敏感度不同这一特性，对通常的脉冲耦合神经网络模型（PC-NN-Pulse Coupled Neural Network）进行了改进，分析了改进模型的特性及其参数优化原理，提出了一种基于这种改进PCNN的图像分割算法。该算法可根据像素用周边区域的灰度梯度大小发放不同值的脉冲，从而自适应地将图像分为多个不同等级的高低信息区域，较好地仿真了人类视觉系统的特性。并将该算法应用于图像压缩，在压缩比和重建图像主观视觉感知质量上均达到了较好的性能。