基于改进的脉冲耦合神经网络模型的图像分割

提出了一种改进的脉冲耦合神经网络(Receptivefield-pulsecoupledneuralnetworks,RF-PCNN)模型.通过感受野模型对连接矩阵的优化,使脉冲耦合神经网络(Pulsecoupledneuralnetworks,PCNN)模型具有了方向性和尺度性,能够更好地模拟视觉细胞图像分割的功能.试验结果表明:RF-PCNN模型对自然环境中车辆图像分割的有效性,分割结果具有较高的边界检出率,较好地解决了图像分割中车牌区域存在的欠分割和过分割问题.