%0 Journal Article
%T 一种参数自适应的简化PCNN图像分割方法
%A 周东国
%A 高潮
%A 郭永彩
%J 自动化学报
%P 1191-1197
%D 2014
%R 10.3724/SP.J.1004.2014.01191
%X ？为了进一步延伸脉冲耦合神经网络（Pulsecoupledneuralnetwork，PCNN）在图像分割中的应用，本文对PCNN模型作了简化和改进，并探讨和分析了参数的设置方法.首先利用阈值和脉冲输出所对应的区域均值之间的关系，提出了一种优化连接系数的方法，使得模型最终以迭代的方式得到分割结果.在仿真和真实红外图像上实验结果表明，文中方法能取得较优的分割效果，且相比于常用的阈值方法以及较新的PCNN方法，文中的简化模型对噪声及复杂图像具有更好的适应性和鲁棒性.
%K 脉冲耦合神经网络
%K 红外图像分割
%K 阈值
%K 连接系数
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18389.shtml