用脉冲耦合神经网络实现灰度图像的分割

资 源 简 介

用脉冲耦合神经网络实现灰度图像的分割

详 情 说 明

脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network, PCNN）是一种受生物视觉皮层启发的神经网络模型，特别适合处理图像分割任务。这种网络通过模拟神经元之间的脉冲同步发放特性，能够有效捕捉图像中的区域相似性和边界信息。

在灰度图像分割应用中，PCNN的核心优势在于其无需训练的特性。每个像素对应一个神经元，神经元的动态行为由多个核心方程控制：包括突触输入、内部活动和脉冲产生机制。当相邻像素的灰度值相似时，它们的神经元会同步发放脉冲，从而形成连通的图像区域。

基于Matlab 6.5及以上版本的实现需要特别注意三个方面：首先是神经元的耦合方式设计，这决定了区域生长的规则；其次是迭代终止条件的设定，这直接影响分割精度；最后是参数调整策略，包括链接强度和衰减系数等关键参数都需要通过实验确定。

实际应用表明，PCNN对低对比度图像和含噪声图像都表现出较好的分割鲁棒性。与传统方法相比，其脉冲传播机制能更好地保持区域完整性，特别适合医学图像和遥感图像等专业领域的分析需求。