基于PCNN图像骨架毛刺去除方法的研究  

Applications of removing burr of skeleton based on PCNN

作　　者：陈铁军[1] 张胜军[1] 赵雪萍 

机构地区：[1]郑州大学电气工程学院,河南郑州450001 [2]河南水利科学研究院,河南郑州450003

出　　处：《计算机工程与设计》2009年第22期5276-5278,5283,共4页Computer Engineering and Design

基　　金：河南省杰出人才创新基金项目(521000100)

摘　　要：针对图像骨架毛刺去除的过程中图像骨架的几何结构很难保持完整的问题,提出了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)图像骨架毛刺去除方法。该方法根据图像的性质对PCNN进行了改进,并定义了骨架中的端点、交叉点等概念。根据PCNN对应神经元同步激发而产生脉冲的传播特性,判断和除去骨架上的毛刺。仿真结果表明,该方法不仅能完整而准确的反应目标图像的几何结构,而且具有很强的抗干扰和去噪能力。Aimed at the difficulty that geometric structure of image skeleton is uncomplete in progress of removing burr of image skeleton. A new approach of removing burr of skeleton based on pulse coupled neural network （PCNN） isbroughtforward. The method improved PCNN and gave the definition of tip, node and burr based on image＇ s essence. PCNN is appliced to judge and remove burr. The simulation demonstrated that this approach could make the skeleton express geometric structure of the object, and removed noise of image.

关 键 词：脉冲耦合神经网络 骨架 神经元 毛刺去除 去噪 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP751[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]