【摘 要】
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针对简单线性迭代聚类(SLIC)方法对图像边缘细节处理效果不佳的问题,提出一种参数可控、改进的简化脉冲耦合神经网络模型(PC-MSPCNN)与SLIC结合的彩色图像分割方法。该方法首先改进MSPCNN模型的加权矩阵和连接系数,并增设辅助参数,以提高分割准确度。随后将彩色图像输入至PC-MSPCNN模型中,依据改进模型中输出Y值的分布划分物体的边缘,使分割结果更好地贴合物体的边缘,利用所提出的相似性
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070
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针对简单线性迭代聚类(SLIC)方法对图像边缘细节处理效果不佳的问题,提出一种参数可控、改进的简化脉冲耦合神经网络模型(PC-MSPCNN)与SLIC结合的彩色图像分割方法。该方法首先改进MSPCNN模型的加权矩阵和连接系数,并增设辅助参数,以提高分割准确度。随后将彩色图像输入至PC-MSPCNN模型中,依据改进模型中输出Y值的分布划分物体的边缘,使分割结果更好地贴合物体的边缘,利用所提出的相似性准则合并散布的碎片,减小后续处理的复杂度;其次,在SLIC度量相似距离的基础上引入PC-MSPCNN中R
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