MATLAB实现的脉冲耦合神经网络图像分割算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像分割系统，通过模拟神经元脉冲同步激发机制，自动识别并分割图像中的不同区域，适用于复杂场景的智能图像处理。

详 情 说 明

基于脉冲耦合神经网络的图像分割算法

项目介绍

本项目实现了基于脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network, PCNN）的图像分割算法。PCNN模仿生物视觉皮层中神经元的同步脉冲发放特性，通过建立图像像素与神经元之间的动态链接机制，实现对图像区域的自动识别与分割。该系统能够有效处理医学影像、自然场景等多种复杂图像，提供高精度的分割结果和量化评估指标。

功能特性

• 智能图像分割：利用PCNN模型对输入图像进行区域分割，支持生成二值或多类分割结果。
• 生物机制模拟：基于神经元点火同步特性，捕捉图像中的同质区域。
• 灵活参数配置：允许用户调整网络关键参数，如迭代次数、链接强度、衰减系数等，以适应不同分割需求。
• 多格式图像支持：可处理JPEG、PNG、BMP等标准格式的单通道灰度或多通道彩色图像。
• 结果可视化与评估：输出分割图像、神经元点火时间矩阵，并提供准确率、交并比（IoU）等量化评估指标。

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割图像放置于指定目录。
2. 配置参数：根据图像特性调整PCNN网络参数（可选）。
3. 执行分割：运行主程序，系统将自动完成图像加载、PCNN分割计算及结果生成。
4. 获取输出：程序输出包括分割后的图像、点火时间矩阵及评估报告。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了图像分割的核心流程，主要包括图像数据的读取与预处理、脉冲耦合神经网络模型的关键参数初始化、网络迭代循环控制、神经元点火动态的模拟计算、分割结果的生成与优化，以及最终分割效果的可视化输出与量化指标评估。