基于改进3D-PCNN的中药材彩色显微图像分割

为有效提取中药材彩色显微图像的目标信息,提出了一种基于改进三维脉冲耦合神经网络的图像自动分割方法.首先,从适合处理中药材彩色显微图像的角度出发,对传统模型进行简化与改进;其次,采用RGB颜色空间,利用最大信息熵选择性排列图像,并将结果作为改进模型的输入,进而完成图像分割;最后,用最大综合判定准则选取最佳分割结果,并与最大香农熵、最小交叉熵、色差对比度进行比较.实验结果表明,本文方法可以精确自动地分割中药材彩色显微图像,克服了最大香农熵、最小交叉熵、色差对比度的缺点,分割效率明显优于传统方法.