一种改进型脉冲耦合神经网络及其图像分割

本文结合人类视觉系统 (HVS)对图像信息含量区域敏感度不同这一特性 ,以神经元接近点火程度的一致性描述图像空间邻域所含的信息量 ,对通常的脉冲耦合神经网络模型 (PCNN -PulseCoupledNeuralNetwork)进行了改进 ,提出了一种基于改进PCNN的图像自适应分割算法 .该算法根据象素及其周边区域的信息量大小发放不同值的脉冲 ,从而自适应地将图像分为多个不同等级的高低信息区域 ,较好地仿真了人类视觉系统特性 .最后对用这种方法进行图像分割的结果进行基于信息量的图像压缩 ,在压缩比和重建图像主观视觉感知质量上均达到了良好的性能 。

一种改进型脉冲耦合神经网络及其图像分割

文章结合人类视觉系统(HVS)对图像各个区域敏感度不同这一特性,对通常的脉冲耦合神经网络模型(PC-NN--PulseCoupledNeuralNetwork)进行了改进,分析了改进模型的特性及其参数优化原理,提出了一种基于这种改进PCNN的图像分割算法。该算法可根据像素周边区域的灰度梯度大小发放不同值的脉冲,从而自适应地将图像分为多个不同等级的高低信息区域,较好地仿真了人类视觉系统特性。并将该算法应用于图像压缩,在压缩比和重建图像主观视觉感知质量上均达到了较好的性能。