基于矢量的PCNN模型及其应用  

PCNN Model Based On Vector And Applications

作　　者：刘明[1,2,3] 宫辉力[2,4] 刘君玲[3] 

机构地区：[1]中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130012 [2]中科院研究生院,北京100049 [3]吉林工程技术师范学院,长春130052 [4]首都师范大学,北京100037

出　　处：《微计算机信息》2009年第12期255-257,共3页Control & Automation

基　　金：基金申请人:宫辉力;项目名称:区域地面沉降预测与监控方法研究;基金颁发部门:国家自然科学基金委(40771170)

摘　　要：传统PCNN应用于图像分割时,同属于一个区域的内部像素和边缘像素,由于其相邻的被激活像素的个数不同造成连接输入明显不同,这往往造成了误分割。本文对传统PCNN模型加以改进,将输出结果由脉冲序列改成曲线,克服了上述缺点。本文将矢量的概念引入PCNN,使PCNN处理的数据由标量扩充到矢量。传统PCNN一直主要应用于灰度图象处理,本文提出了一种新的应用于彩色图分割的PCNN模型,为PCNN应用于彩色图像处理提供了一定的理论和实践基础。When segmenting a image using PCNN, the inner pixel and the pixel on edge in same area have different linking input due to amount of adjacent activating pixel,this causes improper segmentation. This paper proposes a new model. In this model, the pulsed output serials are converted to curvilinear, the disadvantage is overcome. This paper introduces vector conception into PCNN model,expanding the processed data from scalar quantity to vector quantity. Traditional PCNN is always used to process gray image, this paper proposes a new model-- vector PCNN that used to segmenting color image.The foundation of theory and practice that process color image is established.

关 键 词：脉冲耦合神经网络 矢量 矢量型脉冲耦合神经网 

分 类 号：TN941.1[电子电信—信号与信息处理]