2D-OTSU算法的PCNN自动循环迭代

资 源 简 介

2D-OTSU算法的PCNN自动循环迭代

详 情 说 明

2D-OTSU算法的PCNN自动循环迭代是一种结合脉冲耦合神经网络（PCNN）和二维OTSU阈值优化的图像分割方法。该方法通过自适应循环迭代机制，有效解决了传统分割算法在复杂场景下的局限性。

PCNN模型模拟生物视觉神经元的脉冲同步发放特性，能够捕捉图像的局部和全局特征。2D-OTSU算法则从图像像素灰度值和邻域空间信息两个维度计算最优分割阈值，相比一维OTSU具有更强的抗噪能力。两者的结合通过以下流程实现：

初始化阶段：PCNN模型参数（如链接强度、衰减系数）根据图像特性预设置，同时构建灰度-邻域二维直方图。 循环迭代：每次迭代中，PCNN脉冲发放结果动态更新2D-OTSU的候选阈值集，而OTSU计算的最优阈值又反馈调节PCNN的神经元激活状态。 终止条件：当连续迭代的分割结果差异小于设定容差，或达到最大迭代次数时，输出最终分割图像。

该方法的优势在于： 通过OTSU的二维特性抑制噪声干扰 利用PCNN的自适应脉冲同步增强区域一致性 自动循环机制避免了人工参数调整的繁琐

实际测试表明，该方法对光照不均、低对比度图像的分割效果显著优于传统单一算法，尤其在医学影像和遥感图像处理中表现突出。后续优化方向可包括多尺度PCNN结构设计或引入三维OTSU扩展。