[1]卢桂馥 刘金飞 王勇 窦易文.基于微粒群算法和脉冲耦合神经网络的图像分割算法[J].计算机技术与发展,2008,(07):90-92.
　LU Gui-fu,LIU Jin-fei,WANG Yong,et al.An Image Segmentation Method Based on PSO Algorithm and PCNN[J].,2008,(07):90-92.
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基于微粒群算法和脉冲耦合神经网络的图像分割算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年07期
页码:
90-92
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
An Image Segmentation Method Based on PSO Algorithm and PCNN
文章编号:
1673-629X（2008）07-0090-03
作者:
卢桂馥1 刘金飞2 王勇1 窦易文1
[1]安徽工程科技学院计算机科学与工程系[2]芜湖天创技术创新服务有限公司
Author(s):
LU Gui-fu;  LIU Jin-fei ; WANG Yong ; DOU Yi-wen
[1]Department of Computer Science and Engineering,Anhui University of Technology and Science[2]Wuhu Tianchuang Technology Innovation ＆ Service Co., Ltd
关键词:
脉冲耦合神经网络; 微粒群算法; 熵; 图像分割
Keywords:
PCNN; PSO algorithm; entropy; image segmentation
分类号:
TP391
文献标志码:
A
摘要:
脉冲耦合神经网络（Pulse Coded Neural Network，PCNN）在图像处理中得到了十分广泛的应用，但是其多个参数的设置给实际应用造成很大的困难。尤其是在图像分割中，不同类型的图像要求不同的分割参数，不同的参数对图像分割的结果影响很大。而微粒群优化算法（Partide Swarm Optimization，PSO）具有对参数自动寻优的优势，为此，将PSO和PCNN相结合，以改进的最大熵函数为适应度函数，提出了一种基于PSO和PCNN算法的图像自动分割算法。实验仿真结果验证了该方法的有效性，
Abstract:
PCNN finds many application in image processing. Because the parameters greatly affect the performance of PCNN, finding the optimal parameters becomes an oneraous task. Especially in image segmentation, the parameters vary with the image that needs to pro

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省青年教师科研资助计划项目（2006jq1156）;安徽工程科技学院基金项目（2005YQ004）卢桂馥（1976-）,男，讲师。硕士研究生，主要研究方向为图像处理和计算机视觉
更新日期/Last Update: 1900-01-01