模糊树法

资 源 简 介

模糊树法

详 情 说 明

模糊树法是一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像分割技术，主要用于处理二维图像的划分问题。

其核心思路是通过模拟生物视觉神经网络的脉冲同步发放特性，对图像像素进行自适应聚类。PCNN模型中的每个神经元对应图像的一个像素点，通过链接输入和动态阈值机制，使相似强度的神经元群体同步激活，形成分割区域。模糊树法则在此基础上引入模糊逻辑，通过树状结构动态调整神经元间的连接权重，解决传统PCNN在复杂纹理图像中过分割或欠分割的问题。

该方法在医学图像分析、遥感图像处理等领域具有应用价值，能有效处理灰度不均匀、边界模糊的二维图像，其输出结果通常表现为具有明确轮廓的连通区域。整个计算过程无需预设聚类数量，依靠神经网络的脉冲传播特性自动完成区域划分。