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基于脉冲发放皮层模型的图像分割方法
  • ISSN号:1009-3516
  • 期刊名称:《空军工程大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北工业大学电子信息学院,陕西西安710072, [2]空军工程大学航空航天工程学院,陕西西安710038
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61379104)
中文摘要:

图像分割算法对光照强度的反应较敏感,同一种算法往往很难对不同光照情况下的图像进行有效分割。基于此,提出一种基于脉冲发放皮层模型的图像分割方法。首先选用不同阶段指数函数对漏电积分器的特性近似逼近。其次,根据亮图像与暗图像之间的区别选择不同的衰减函数,使模型对不同亮度图像具有较好的适应性。实验表明该方法能够对不同光照条件下的图像进行有效地分割,同时较好地保留图像的细节信息,与改进的脉冲耦合神经网络、改进的交叉皮层模型以及二维OTSU算法相比,具有较强的鲁棒性。

英文摘要:

Image segmentation algorithm is sensitive to intensity of illumination. The different intensity im- ages are not usually segregated availably based on one kind of algorithm, and therefore in this paper a method of image segmentation based on Spiking Cortical Model (SCM) is proposed. Firstly, choosing different stages membership function to approximate characteristics of dynamic thresholding attenuation. Secondly, choosing the different criterion function to suit for different intensity image based on the difference of bright image and dark image. The Experiments show that proposed algorithm could obtain the segmentation result availably and more details information of image. And it has the stronger robustness, which is better than the improved pulse-coupled neural networks.the improved Intersecting Cortical Model (ICM) and two-dimension OTSU.

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期刊信息
  • 《空军工程大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:空军工程大学
  • 主办单位:空军工程大学科研部
  • 主编:于雷
  • 地址:西安市空军工程大学
  • 邮编:710051
  • 邮箱:kgdbjb@163.com
  • 电话:029-8476434
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-3516
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1338/N
  • 邮发代号:52-247
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵"双效"期刊,陕西省优秀科技期刊,2004年中国高校优秀科技期刊二等奖,2006年中国高校优秀科技期刊奖,2008年中国高校优秀科技期刊奖,2009年中国高校科技期刊编辑质量优秀奖,2010年中国高校优秀科技期刊奖,2004年综合性科学技术类核心期刊,2008年综合性科学技术类核心期刊,2009年、2011年RCCSE中国核心学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5808