【摘 要】
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脉冲耦合神经网络（PCNN）拥有良好的仿生学依据，在图像分割领域获得了很大的成功．但传统PCNN网络需要设置大量参数，且需要对最佳迭代结果进行选择．以往提出的经典解决方法大多需要预
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脉冲耦合神经网络（PCNN）拥有良好的仿生学依据，在图像分割领域获得了很大的成功．但传统PCNN网络需要设置大量参数，且需要对最佳迭代结果进行选择．以往提出的经典解决方法大多需要预设一个较高的迭代次数，且部分参数依靠经验设定．针对参数设置和时间复杂度2个问题，设计了一种仅需2次迭代，参数设置自适应于图像统计特征的PCNN图像分割算法，避免了凭经验设定参数、多次迭代造成运行时间长的问题．实验表明：算法的分割结果主观视觉感受良好，并且在速度上优于对比算法．
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