MATLAB实现的基于信息熵自适应迭代PCNN图像分割系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现自适应PCNN图像分割算法，通过信息熵动态判定收敛条件，自动确定最优迭代次数。系统能有效捕捉像素间脉冲同步特性，无需人工设置阈值，提升分割精度与效率。

详 情 说 明

基于信息熵自适应迭代的PCNN图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）图像分割方法。系统采用信息熵作为收敛判据，能够动态确定PCNN模型的最佳迭代次数，无需人工预设迭代阈值。通过分析图像像素间的脉冲同步激发特性，结合熵值变化自动终止迭代过程，实现了对纹理复杂、灰度分布不均匀图像的高效准确分割。

功能特性

• 自适应迭代控制：利用信息熵动态判断分割收敛状态，自动确定最佳迭代次数
• 精准图像分割：基于PCNN脉冲同步激发机制，有效处理复杂纹理图像
• 参数灵活性：支持自定义PCNN参数（链接强度β、衰减系数α等），同时提供默认参数设置
• 多维度输出：提供分割结果、收敛曲线、熵值变化报告和量化评估指标
• 用户友好：简洁的接口设计，易于使用和集成

使用方法

基本调用

% 读取图像并分割 img = imread('input_image.jpg'); [result, iter_info] = main(img);

高级调用（自定义参数）

% 设置PCNN参数并分割 params.alpha = 0.1; % 衰减系数 params.beta = 0.2; % 链接强度 [result, iter_info, metrics] = main(img, params);

输出结果

• result：分割后的二值图像或区域标识图
• iter_info：包含迭代次数收敛曲线和区域熵值变化数据
• metrics：分割效果评估指标（灵敏度、特异性等）

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

主程序文件整合了完整的图像分割流程，包含图像预处理、PCNN网络初始化、基于熵适应的迭代控制、脉冲耦合计算、区域生长分析以及结果可视化等核心功能模块。该文件实现了从图像输入到分割结果输出的全自动处理，能够根据图像特性自动调整分割参数，并通过实时熵值监测确保分割质量的最优化。