用于图像分割，基于2D-OTSU算法的PCNN自动循环迭代源代码

资 源 简 介

用于图像分割，基于2D-OTSU算法的PCNN自动循环迭代源代码

详 情 说 明

基于2D-OTSU算法的PCNN自动循环迭代是一种高效的图像分割方法。PCNN（脉冲耦合神经网络）通过模拟生物视觉皮层神经元的同步脉冲发放特性进行图像处理，而2D-OTSU算法则是对传统OTSU方法的二维扩展，能同时考虑像素灰度值及其邻域空间信息。

该方法的核心思路是通过PCNN网络自动生成脉冲发放区域，结合2D-OTSU算法动态确定最优分割阈值。系统采用循环迭代机制，在每次迭代中：首先由PCNN产生脉冲图像，然后应用2D-OTSU计算当前最佳阈值，根据阈值结果调整PCNN参数进行下一次迭代，直至满足停止条件。

这种组合充分发挥了两种算法的优势：PCNN具有良好的区域一致性保持能力，2D-OTSU能准确找到最佳分割阈值。自动迭代机制避免了人工参数调优，通过算法自适应的方式实现最优分割效果。该方法特别适用于复杂背景下的目标提取任务，在医学图像处理和工业检测等领域有广泛应用前景。