基于脉冲耦合神经网络的图像分割

资 源 简 介

基于脉冲耦合神经网络的图像分割

详 情 说 明

脉冲耦合神经网络（PCNN）作为生物视觉启发的计算模型，在图像处理领域展现出独特优势。不同于传统分割方法，该技术通过模拟哺乳动物视觉皮层神经元同步脉冲发放机制，实现了对图像内容的智能解析。

核心技术原理基于神经元的动态阈值特性：当像素强度达到激活阈值时，神经元产生脉冲并触发邻近相似像素的连锁反应，这种点火捕获机制自然形成像素集群。通过调节链接强度系数和衰减因子，网络能自适应不同对比度的图像区域，尤其擅长处理纹理复杂的目标边缘。

实际应用中，算法会经历特征增强、脉冲同步和区域标记三个阶段。在MATLAB实现时，需重点设计神经元的链接输入函数和动态阈值更新策略，其中时间矩阵的迭代计算是关键控制参数。实验证明，该方法对医学影像的细胞分割和遥感图像的地物分类具有显著效果，其无监督特性避免了人工设定阈值的局限性。

当前研究前沿正探索多通道PCNN模型，通过引入颜色特征和空间约束进一步提升分割精度，这为自动驾驶的环境感知等实时应用提供了新的技术路径。