【摘 要】
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为了充分利用图像彩色信息,克服传统单通道脉冲耦合神经网络的图像分割过程中信息丢失,提出了一种多通道图像分割方法。采用RGB颜色空间,为每一个色彩分量建立一个输入通道,
【机 构】
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河北工业大学电子信息工程学院; 天津市电子材料与器件重点实验室;
【基金项目】
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河北省高等学校自然科学研究重点基金项目(ZD20131043);河北省高等学校高层次人才科学研究项目(GCC2014011);天津市自然科学基金重点项目(14JCZDJC32600)
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为了充分利用图像彩色信息,克服传统单通道脉冲耦合神经网络的图像分割过程中信息丢失,提出了一种多通道图像分割方法。采用RGB颜色空间,为每一个色彩分量建立一个输入通道,形成包含三个输入通道的多通道脉冲耦合神经网络,将内部活动项修改为各输入通道耦合平均,动态阈值变化采用上升指数,各通道的连接加权系数矩阵选取三维欧氏距离倒数矩阵。以最大信息熵作为评价标准,通过标准彩色图像进行实验分析,选取多通道脉冲耦合神经网络最佳参数。实验结果表明,多通道脉冲耦合神经网络的彩色图像分割方法对图像的细节信息保留明显,最大信息熵相对平均提高3%,在提高了图像分割效果的同时降低运行时间80%。
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