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提出一种新的彩色图像增强方法:将RGB空间转化为HIS空间后保持H分量不变,对S分量进行指数拉伸;而对I分量则利用脉冲耦合神经网络的特性将原始图像的灰度信息与空间信息一起耦合到神经元的内部活动项,然后利用人类视觉系统模型构建动态阈值与其比较得到增强图像.实验证实了这种方法的有效性. 相似文献
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一种细胞图像的区域标识算法 总被引：1，自引：0，他引：1
细胞图像由于其内在特性,一直是图像分割的难点.为了更好地分割与标识细胞图像,采用双层结构,第1层基于传统的分裂合并算法的思想,引入脉冲耦合神经网络并简化对图像分裂,引入MS模型并简化对分裂区域进行合并,得到一个粗分割图像;第2层利用Canny算子提取图像的边界,将长度大于阈值的边界视作细胞边界,反之视作仂边界,得到一个不连续的边界.最后在两层结果的基础上,利用教学形态学的方法,进行骨架提取与细化,最终得到区域分割与标识的结果.实验用5幅细胞图像作为测试,对算法的参数选择做了详细讨论,并就正确标识率和运行时间与基于区域的分割、基于先验模型的分割做对比,表明本文算法更优. 相似文献
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