多通道脈沖耦合神經網絡實現(xiàn)彩色圖像分割.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、脈沖耦合神經網絡（PCNN）適用于灰度圖像處理，不能直接處理彩色圖像。并且傳統(tǒng)PCNN是單通道模型，只能接收一個外界輸入，在此基礎上，對其進行擴展，改進了一種能夠同時接收多幅圖像的多通道脈沖耦合神經網絡（M-PCNN）模型，結合最大信息熵準則，將其應用于彩色圖像分割。主要研究內容有:
　　1、研究PCNN工作原理、基本應用以及分割效果的評判準則。通過實驗結果對比分析，選擇最大信息熵準則作為圖像分割效果的客觀評價標準。
　　2

2、、分析了RGB和HSV顏色空間模型，結合顏色空間的優(yōu)缺點以及具體分割效果，選擇RGB顏色空間作為彩色圖像分割的顏色模型。
　　3、研究M-PCNN模型，將傳統(tǒng)PCNN擴展成多輸入的多通道PCNN模型，具體過程是將各通道的內部活動項進行加權耦合得到整體的內部活動項，RGB三分量的像素平均值的比值作為加權系數，設置指數增長的動態(tài)閾值，結合同步脈沖發(fā)放特性和最大信息熵準則實現(xiàn)彩色圖像分割。實驗結果表明，基于M-PCNN的彩色圖像分割方法

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