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结合自适应免疫克隆算法和PCNN的图像分割方法
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:《小型微型计算机系统》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[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]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083, [2]吉首大学信息科学与工程学院,湖南吉首416000
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61262032)资助;湖南省科技计划项目(2012FJ3100)资助;湖南省高等学校科学研究项目一青年项目(128103)资助;湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目(湘教通[2011]272,项目编号:227)资助.
中文摘要:

脉冲耦合神经网络在图像处理中需要通过多次调整参数才能获得比较好的图像处理效果.为此提出了一种结合免疫克隆算法的PCNN参数自动判定算法,提出的方法将PCNN的参数设置f*7题转化为基于免疫克隆算法的参数优化问题,将图像熵值作为免疫克隆算法最佳适应度的评判依据,从而达到PCNN在图像处理中参数自适应调整的目的.同时,在免疫克隆算法中引入自适应算予和梯度操作来影响部分抗体的进化,以保持群体的活性,打破群体信息陷入局部最优的状况.实验表明,提出的算法实现了PCNN参数的自适应调整,图像分割效果优于比较的多种图像分割算法.

英文摘要:

In the field of image processing, pulse coupled neural network { PCNN) has to adjust the parameters repeatedly to obtain the good performace. For this reason, we present a novel algorithm to automatically determine PCNN parameters by combining with im- mune algorithm. Aimming at determining PCNN parameter automatically, the proposed method transforms PCNN parameter setting problem into the parameter optimization problem of immune algorithm and takes image entropy as the evaluation basis of the fitness. Meanwhile, in the immune algorithm, the adaptive operator and gradient operation are adopted to affect the evolution of some anti- bodies, so that it can keep the activity of the group and prevent falling into local optimum. Experiments show that the proposed meth- od achieves the adaptive parameter adjustment of PCNN and yields the better segmentation performance than other methods.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23212