基于Unit-Linking PCNN和图像熵的图像分割新方法

基于单位链接脉冲耦合神经网络(Unit-Linking PCNN)模型,在图像方差准则基础上将最大香农熵准则,最小交叉熵准则相结合,再组合图像分块策略与图像加权预处理策略,提出了不同准则和策略组合的8种图像分割方案。分析了各种准则和策略的优势和不足,比较了各种分割方案条件下的图像分割效果,部分方案的分割结果体现了图像的更多的细节。与已有文献结果比较,具有使用神经元模型参数少的特点,与PCNN模型相比,该模型参数对图像分割结果的影响较不敏感。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的图像分割效果和实验仿真速度性能,具有较强适用性。

实现图象边缘检测的改进广义模糊算子法

在相关文献的基础上提出一种邻域加权预处理方法，基本解决了运用广义模糊算子进行边缘检测时出现的断线等问题。实验表明本算法相对于几种常用的边缘检测算子而言能获得较好的效果。

图像粒LLE算法在人脸表情分析中的应用

文章提出了一种粒计算和局部线性嵌入(LLE)相结合的图像处理方法。针对人脸研究领域中高维数据产生的复杂计算度问题,提出了图像粒的方法,并对图像进行处理;对高维数据进行了降维,从而达到降低计算复杂度的效果。实验在Frey人脸数据库上进行,在多个不同粒度的图像粒上分别应用LLE算法,给出人脸姿态和表情分布变化的实验结果,并分析了图像信息的损失情况。实验结果表明图像粒LLE算法对算法复杂度的降低和图像信息的保持是一个有效的方法。