%0 Journal Article
%T 结合最大方差比准则和PCNN模型的图像分割
%A 辛国江
%A 邹北骥
%A 李建锋
%A 陈再良
%A 蔡美玲
%J 中国图象图形学报
%D 2011
%R 10.11834/jig.20110726
%X 脉冲耦合神经网络（PCNN）模型在图像分割方面有着很好的应用。在各项参数确定的情况下，其分割结果的好坏取决于循环迭代次数的多少，而PCNN模型自身无法实现迭代次数的自动判定。为此提出一种结合最大方差比准则的PCNN迭代次数自动判定算法，用于实现图像的自动分割。算法利用最大方差比准则找到图像的最优分割界限，确定PCNN的迭代次数，获得最优图像分割结果，然后利用最大香农熵准则验证分割结果。实验表明：提出的算法实现了PCNN迭代次数的自动判定，提高了PCNN的迭代速度，运行效率优于基于2D-OTSU和基于交叉熵的自动分割算法，图像分割效果良好。
%K 脉冲耦合神经网络
%K 最大方差比
%K 自动判定
%K 迭代次数
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=100629&flag=1