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脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种能有效进行图像分割人工神经网络,但其参数复杂且确定困难。本文提出一种基于免疫遗传算法(IGA)的PCNN图像分割方法,减少了需要人为确定的PCNN参数数量,还保留了IGA快速收敛且不易早熟的优点。仿真实验表明,IGA-PCNN图像分割方法能快速高效的分割图像,优于基于最大类间熵、最小交叉熵和侧抑制的PCNN图像分割方法。