利用脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法

为提高基于内容的图像检索系统(CBIR)中纹理特征提取的有效性,进一步提升CBIR系统的整体性能。提出了一种基于脉冲耦合神经网络的纹理图像检索方法。脉冲耦合神经网络(PCNN)是新一代的人工神经网络,在数据处理上具有很多优势。特征提取时具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性,以及很好的抗噪性,而这一点非常适合于图像检索系统。利用PCNN及简化模型ICM得到对应于不同灰度值的二值图像序列,计算序列中每幅图像的熵序列,其一维的特征矢量作为纹理特征。采用Eu-clidean距离进行相似度计算,建立了一套基于示例查询图像的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比,该方法不仅对噪声具有较强的鲁棒性,同时能降低特征向量维数,具有尺度、平移和旋转不变性,而且能取得更高的检索率。

克隆选择算法和ICM的图像自动分割方法研究

交叉皮层模型是一种简化的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN),该模型保留了PCNN的脉冲耦合、发放同步脉冲、变阈值、产生脉冲波等重要特性,但调节参数比PCNN少,被认为具有比PCNN更加良好的图像处理能力。针对ICM模型图像分割效果取决于各个参数的优化调节,提出了一种克隆选择算法和ICM模型的图像自动分割算法。该算法的克隆选择算子以自适应方式调节,以最大信息熵作为亲和度函数,速度快,全局搜索效率高,实现了图像的自动分割。仿真表明,该算法有效可行。