改进型脉冲耦合神经网络高分辨率SAR图像分割

针对高分辨率SAR(合成孔径雷达)图像噪声强,目标分割难度大的特点,提出一种改进的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型的SAR图像分割算法。首先根据SAR图像中相干斑噪声的特点,采用复小波进行去噪。然后,在传统PCNN模型的基础上,对神经元的输入信号,尤其是链接系数和阈值的非线性衰减子因子进行了改进和简化,同时对链接强度系数β进行理论上的近似推导,并减少人工设置的参数。最后,通过最佳阈值对其结果进行二值化处理得到感兴趣的目标图像。实验结果表明,改进后的算法运行效率提高,自适应性增强。与传统算法相比,区域一致性提高0.013,区域的对比度提高0.015,效果优于传统的PCNN算法,为高分辨率SAR图像分割提供了一种新策略。     

基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型中存在的待定参数过多且难以选择、循环迭代次数难以确定的缺陷,提出了一种基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法.根据改进的内部活动项和阈值衰减函数初始化模型参数,根据图像特性自适应设置链接强度系数和链接权值矩阵;利用最小Tsallis交叉熵准则确定PCNN循环迭代次数,采用双边带滤波器对分割图像进行滤波,获取最优图像分割结果.仿真实验结果表明,该算法提高了分割后图像的区域一致性、区域对比度、形状测度,缩短了运行时间,改进了图像分割效果.     

基于ABC-PCNN模型的图像分割

为使标准脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)模型在图像分割中能够自适应地调整模型参数与全局阈值,提高分割效果,该文提出一种基于人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法改进的自适应PCNN模型,即人工蜂群算法-脉冲耦合神经网络(ABCPCNN)模型;提出了改进后的乘积型交叉熵函数,并利用ABC算法将此函数作为其适应度函数优化输出其连接系数和阈值。采用Lena图像和血细胞图像评估PCNN模型和ABC-PCNN模型的性能。实验结果表明:ABC-PCNN模型对图像的自适应分割效果优于PCNN模型。针对血细胞分割图像中存在的重叠区域,该文结合角点和质点坐标定位重叠区域的二次分割线得到最终分割图像,所提算法高效且能得到较好的分割结果。     

基于灰狼优化算法的PCNN中药材显微图像分割

为有效分割中药材显微图像的目标信息,提出了一种基于灰狼优化算法(Gray wolf optimization, GWO)的改进型脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks, PCNN)中药材显微图像自动分割方法。首先,从适应处理显微图像的角度出发对传统PCNN模型进行简化与改进;其次,在训练图像中提取香农熵值作为GWO的适应度函数来自适应调节PCNN关键参数——链接系数β,进而实现图像目标的最优分割;最后,将所提算法与聚类分割法、OTSU法、传统PCNN法进行了实验比较,并用骰子系数、体积重叠误差、相对体积、精确度和交并比等常用医学图像分割评判标准对4种处理方法做了客观评价。实验结果表明,所提方法能够实现图像的自适应分割,较好地保持了图像细节、纹理及边缘等信息,对不同显微图像分割准确度高,改善了图像的分割性能,具有较强的适用性。     

一种SAR图像分割新方法

合成孔径雷达（SAR）图像中固有的相干斑噪声,严重影响了图像分割算法性能。为了改善SAR图像分割质量,本文提出了一种联合PM扩散模型和各向异性MRF模型的图像分割方法。首先对传统PM扩散模型的扩散系数进行简化和近似,限制模型的解的唯一;然后使用改进后的模型对原始SAR图像进行非线性扩散,在抑制噪声的同时保持图像结构细节;继而,通过在标记场势能函数中引入观测数据灰度信息,将经典的基团势能改进为基于灰度加权的各向异性势能,提高边缘像素和图像奇异点的分割准确率。实验表明,本文算法的分割结果区域连通性更好,边缘轮廓分割更精细。     

基于瞬态系数梯度的SAR图像分割方法

文章针对合成孔径雷达(SAR)图像受相干斑噪声影响严重的问题,提出了一种基于瞬态系数梯度的SAR图像分割方法.该梯度计算方法是:通过各向异性相干斑降噪算法对SAR图像进行滤波,利用瞬态系数从该滤波图像中计算梯度,并将梯度图像与分水岭算法相结合进行初始分割;为解决分水岭算法导致的过分割问题,通过构建区域邻接图和区域马尔科...     

改进FCMS算法及其在颅内肿瘤图像分割的研究

为了提高脑部肿瘤的磁共振成像(MRI)在肿瘤分割方面的精度和分割效率,提出了自适应阈值蚁群模糊聚类算法(TSAG_PnFCMS)。针对传统的模糊c均值聚类(FCMS)算法对噪声敏感,以及MRI图像中存在属性不同的样本点,在聚类过程中,将不同属性样本点的相关系数作为权重融入到欧氏距离的计算,提高聚类精度;针对蚁群算法容易陷入局部最优,提出一种自适应阈值蚁群算法,提高算法的全局搜索能力,将自适应阈值蚁群算法与改进的模糊聚类算法相结合,提高系统的分割精度和抗噪声性能,使得最终的分割效果达到最优。通过轮廓系数、目标函数收敛结果以及迭代时间进行实验仿真对比,表明改进算法的有效性,可见算法为颅内肿瘤图像的分割提供了可靠的技术手段。     

基于多尺度空间PCNN模型的图像分割算法

运动车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定和大小不一的特点,因此,对车辆图像分割时车牌区域容易产生过分割与欠分割问题.脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)被誉为"第三代神经网络"并广泛应用于图像分割.在利用PCNN模拟人类视觉的图像分割过程中,由于传统PCNN模型中的连接矩阵使用固定值表示,使得PCNN模型不能满足图像分割时尺度变化的需求.为了解决这个问题,本文提出了基于多尺度空间PCNN模型的车辆图像分割算法,将尺度空间引入PCNN模型,使PCNN模型具有了尺度特性,提高了系统自适应分割车牌图像的能力.     

基于二维Tsallis熵的改进PCNN图像分割

为了改善图像分割的性能,采用改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行分割,通过对其内部活动项进行空不变的单阈值化分割,来达到对原图像空变阈值化分割效果.另外分割准则也作了修正,通过计算图像二维直方图的Tsallis熵,得到二维Tsallis熵,以此作为图像分割准则.最后,修正了动态门限项的下降速度,使得PCNN收敛更快.实验证明二维Tsallis熵准则优于最大Shannon熵准则与最小交叉熵准则,且改进的PCNN模型比传统PCNN模型收敛更快.     

基于区域型MRF的SAR图像分割算法

针对迭代区域生长算法(IRGS)在处理含相干斑噪声严重的合成孔径雷达(SAR)图像时具有的边缘定位不准确和初始过度分割的两大不足,文章提出了一种新型的改进分割算法.通过各向异性扩散滤波(SRAD)抑制SAR图像的斑点噪声并增强图像的边缘信息,采用分水岭分割与区域邻接图(RAG)构建SAR图像的区域化表达.在此基础上,与...     

结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法

为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法. 该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理. 实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.     

基于PCNN模型的区域生长图像分割

提出了一种结合区域生长算法和脉冲耦合神经网络进行图像分割的方法.该方法将待分割图像的像素点映射为PCNN模型中的神经元,把改进的脉冲耦合神经网络模型的点火频率同区域生长的理论结合起来进行图像分割.实验表明该方法分割的图像与传统的分割法相比具有边缘信息更加完整,区域划分更加准确,分割效果更能符合人眼视觉的识别特征.     

融合视觉模型和最大熵的阈值分割算法

针对传统二维最大熵阈值分割算法关于二维直方图的区域划分中存在的缺点(即图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点)以及搜索最佳阈值向量的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了一种二维直方图的新的区域划分方法,同时还提出了基于视觉模型的二维最大熵阈值分割算法,提出的阈值分割算法降低了计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。根据一些图像分割的定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出算法的分割效果更好。     

基于PCNN的图像二值化及分割评价研究

在介绍传统二值化方法的基础上,对PCNN脉冲耦合神经网络进行了研究,由于PCNN独特的相似神经元同步点火的特性,使其非常适合于各类图像的分割;同时结合图象二值化研究,对目前仍处于难点的图像分割评价作了研究,提出了综合评价思想。并通过实验仿真验证了：PCNN用于图像二值化,能够更好地区分和合理地分割出图像的目标和背景区域,具有分割精度高,适应类型广的特点;同时通过大量的实验数据也验证了所提出的综合评价思想的合理性,较之以往的评价准则更加准确和科学。     

基于直方图的脉冲耦合神经网络(PCNN)多门限图像分割方法

参考了Eckhom等人近几年提出的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neuml Network)模型，结合灰度直方图分割技术，提出了一种新的多门限图像分割方法-基于直方图的脉冲耦合神经网络(PCNN)，PCNN模型具有弥补时隙和空隙的特点，因此应用这一网络模型进行图像分割，可以得到较完整的区域边角信息，从而达到理想的分割效果．经实验证明，本文提出的方法较原来的PCNN网络，运算速度和分割效果都有了很大提高。     

改进的基于邻域隶属度约束的FCM图像分割算法

传统模糊C均值(FCM： Fuzzy C-Means)聚类算法应用于图像分割时, 因对噪声较敏感而达不到理想的分割效果。为此, 提出了改进的基于邻域隶属度约束的FCM图像分割算法。该算法通过对FCM目标函数添加空间邻域信息约束隶属度函数, 提高对图像噪声的鲁棒性, 使分割的结果更加符合期望。实验结果表明, 该算法对噪声具有较强的抑制能力, 图像分割时能获得较好的分割效果。     

基于灰度迭代阈值的高分辨率影像分割研究

图像分割技术为遥感图像解译和分类的一种重要方法,目前主要应用在中分辨率影像中,由于高分辨率影像的信噪比低,直接进行图像分割,效果不佳．对2010年3月湖北省襄阳市高分辨率的快鸟影像,进行降噪处理及改进阈值策略来改善灰度迭代阈值法的图像分割效果．首先运用数学形态学的闭运算对影像进行降噪处理,然后采用灰度迭代阈值法和最大类问方差法的图像分割对影像进行分割对比研究．结果表明,灰度迭代阈值法在时间效率及影像分割效果方面优于最大类间方差法．     

融合边缘信息的合成孔径雷达图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类(simple linear iterative cluste, SLIC)对含有乘性相干斑噪声的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像边缘分割不理想的问题,本文在SLIC基础上提出了一种融合边缘信息的SAR图像超像素分割算法。首先,利用高斯方向平滑对SAR图像进行预处理,从而在抑制乘性相干斑噪声的同时有效保护边缘细节;其次,提出了一种基于指数加权平均比率(ratio of exponential weighted average, ROEWA)算子的改进相似度测量参量,以提高SAR图像的分割精度;最后,采用六边形初始化聚类中心与圆形区域的搜索方式进行局部区域聚类,从而保证了算法复杂度增加的同时,算法的运行时间不会明显变化。实验结果表明,与四种经典超像素算法相比,本文算法生成的超像素边缘更加贴合SAR图像的真实边缘且得到的超像素大小较为均匀。     

基于PCNN的人脸图像分割算法研究

研究了基于PCNN的人脸图像分割算法。利用简化型PCNN对人脸图像进行分割,根据人脸图像的灰度特征和空间信息的相关性,得到了人脸图像的神经元点火序列,该点火序列就是图像分割的结果。通过MATLAB仿真实现了该算法,表明该算法具有一定的工程价值。