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目的解决区域生长简化脉冲耦合神经网络(PCNN)算法中由于阈值参数选取不当导致的分割不足与过分割问题。方法在区域生长简化PCNN算法中引入熵来刻画图像的信息量。结果避免了对阈值参数选取。结论基于信息量的PCNN改进算法在分割精度、算法的稳定性等方面均优于简化区域生长PCNN算法。
基于信息量的脉冲耦合神经网络改进分割算法
【摘 要】
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目的解决区域生长简化脉冲耦合神经网络(PCNN)算法中由于阈值参数选取不当导致的分割不足与过分割问题。方法在区域生长简化PCNN算法中引入熵来刻画图像的信息量。结果避免了对阈值参数选取。结论基于信息量的PCNN改进算法在分割精度、算法的稳定性等方面均优于简化区域生长PCNN算法。
【机 构】
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解放军第175医院(厦门大学
【出 处】
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生物医学工程与临床
【发表日期】
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2010年06期
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