基于改进型脉冲耦合神经网络的空间X射线星图分割

为进行空间X射线星图分割及在X射线背景噪声中提取目标源,提出了改进的脉冲耦合神经网络图像分割算法.改进算法将图像分割成小区域,不同区域中设置不同的参数;将内部行为的调制参数设计成邻域像素灰度值分布的负耦合函数,强制降低强X射线目标源附近的强X射线背景噪声的点火频率,以提取X射线辐射点目标源.分别利用改进型PCNN模型、普通PCNN模型进行了空间X射线星图分割实验,结果表明改进型PCNN模型具有更优的分割效果.