一种基于矢量PCNN的彩色图像自动分割算法  

A COLOUR IMAGE AUTOMATIC SEGMENTATION ALGORITHM BASED ON VPCNN

作　　者：刘勍[1] 马小姝[1] 张利军[1] 马义德[2] 董忠[1] 

机构地区：[1]天水师范学院物理与信息科学学院,甘肃天水741001 [2]兰州大学信息科学与工程学院,甘肃兰州730000

出　　处：《计算机应用与软件》2011年第12期54-56,共3页Computer Applications and Software

基　　金：国家自然科学基金(60872109);甘肃省自然科学基金计划项目(1010RJZE028);天水师范学院"青蓝"人才工程基金项目;天水师范学院中青年教师科研项目(TSA1001)

摘　　要：为了对彩色图像实施自动分割,在彩色图像RGB空间中,对传统PCNN模型进行了改进与推广,提出一种基于指数熵矢量脉冲耦合神经网络(VPCNN)彩色图像自动分割新算法。该方法在考虑VPCNN互联矢量神经元动态时空相似特性的同时,利用改进指数动态阈值矢量与神经元内部活动项矢量间的信息对比关系确定分割图像的目标和背景区域,结合最大指数熵判据来达到彩色图像的自动分割,并与最大香农熵准则VPCNN分割方法做了比较。实验结果表明:算法具有图像分割精度高、适应性强、能较好地保持彩色图像边缘和细节等信息的优点。In order to execute colour image automatic segmentation,in the colour image RGB space,the traditional pulse couple neural networks（PCNN） is improved and popularised.A colour image automatic segmentation algorithm based on exponent entropy vector pulse coupling neural networks（VPCNN） is put forward.While taking into account VPCNN linking vector neurons＇ dynamic temporal-spatial similarities,the method takes advantage of improving the information comparison between exponent dynamic threshold vector and neuron interior activity item vectors to confirm how to segment image target and background area,combine maximum exponent entropy fact to realize colour image automatic segmentation and make comparison against maximum Shannon entropy principle VPCNN segmentation method.Experimental result shows that the algorithm described in the article is precise at image segmentation,strong at adaptivity,and complete at preserving colour image edges,details and so on.

关 键 词：彩色图像处理 图像分割 矢量脉冲耦合神经网络(VPCNN) 指数熵 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]