基于PCNN的灰度图像边缘检测方法

脉冲耦合神经网络(PCNN)最初由Eckhorn根据猫大脑中视觉皮层神经元的同步脉冲(SynchronousBurst)现象而提出。由于具有一系列良好的特性,PCNN在图像处理、模式识别等领域获得了广泛的应用。文献[6]根据PCNN的传播特性提出了一种利用PCNN检测二值图像边缘的有效方法,但这种方法并不能直接用于对灰度图像的边缘进行检测。由于实际处理的图像大部分为灰度图像,因而其方法的适用性是很有限的。该文提出了一种基于PCNN的灰度图像边缘检测方法,从而直接对256色灰度图像的边缘进行提取,具有较好的适用性。实验结果表明该方法是有效的。

基于Unit-Linking PCNN的灰度图像边缘检测

利用Unit-Linking PCNN模型,结合最小交叉熵准则,边缘检测预处理,均匀分块处理,将灰度图像分割成二值图像,在二值分割图基础上实施Unit-Linking PCNN边缘检测.边缘检测预处理以块状增强方式增强了图像对比度,强化了图像边缘;均匀分块处理实现了灰度图像的近似多阈值分割.分析了边缘检测预处理中各步骤的作用,比较了不同均匀分块数目对边缘检测结果的影响.与Canny算子和相关文献结果相比,该研究检测的边缘体现了更丰富的图像细节,且神经元模型参数对图像边缘检测结果的影响较不敏感.仿真结果表明,该方法具有较理想的灰度图像边缘检测结果,具有较好适用性.

用数学形态学进行图像边缘检测的新方法

本文提出了求灰值腐蚀、膨胀运算结果的简便方法--模板法.应用此方法在检测灰度图像的边缘过程中可较容易地做腐蚀、膨胀运算.先得出用数学形态学检测灰度图像边缘的算法1,然后在分析了其效果并指出不足的基础上,把算法1中用一个结构元素既做腐蚀又做膨胀,改进为用四个不同方向的结构元素只做膨胀,得出了效果比较理想的算法2.