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脉冲耦合神经网络(PCNN)是20世纪90年代形成和发展的一种新型神经网络。为了自动地进行精确的图像分割,在基于图像处理的前提下,对现有的PCNN模型进行了改进,即从原始图像与分割图像的目标之间、背景之间的差异性出发,提出了一种基于最小交叉熵准则的改进型PCNN图像分割新方法。通过计算机仿真,该方法能够自动确定循环迭代次数和自动选取最佳阈值,并与基于最大香农熵的PCNN分割方法进行了比较。实验结果表明,该方法优于香农熵准则PCNN分割,其不仅对图像分割精度高,而且具有较强的适用性。