吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (03): 758-763.doi: 10.7964/jdxbgxb201303033

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基于改进的脉冲耦合神经网络模型的图像分割

杨娜1,2, 陈后金1, 李艳凤1, 郝晓莉1, 姚畅1   

  1. 1. 北京交通大学 电子信息工程学院,北京 100044;
    2. 中北大学 信息与通信工程学院,太原 030051
  • 收稿日期:2012-03-26 出版日期:2013-05-01 发布日期:2013-05-01
  • 作者简介:杨娜(1977-),女,博士研究生.研究方向:图像处理,信号处理与重构.E-mail:08111010@bjtu.edu.cn
  • 基金资助:

    高等学校博士学科点专项科研基金项目(20110009110001);中央高校基本科研业务费专项项目(2011JBM003);国家自然科学基金项目(61271305,60972093,61201363).

Algorithm of image segmentation based on the improved pulse coupled neural network model

YANG Na1,2, CHEN Hou-jin1, LI Yan-feng1, HAO Xiao-li1, YAO Chang1   

  1. 1. School of Electronic Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;
    2. School of Information and Communication Engineering, North University of China, Taiyuan 030051,China
  • Received:2012-03-26 Online:2013-05-01 Published:2013-05-01

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摘要： 提出了一种改进的脉冲耦合神经网络(Receptive field-pulse coupled neural networks, RF-PCNN)模型.通过感受野模型对连接矩阵的优化,使脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks, PCNN)模型具有了方向性和尺度性,能够更好地模拟视觉细胞图像分割的功能.试验结果表明:RF-PCNN模型对自然环境中车辆图像分割的有效性,分割结果具有较高的边界检出率,较好地解决了图像分割中车牌区域存在的欠分割和过分割问题.

关键词: 信息处理技术, 图像分割, 脉冲耦合神经网络, 感受野

Abstract: An improved Pulse Coupled Neural Network (PCNN) model was proposed, where the linking matrix was optimized with Receptive Field (RF) model. The PCNN model possesses both directionality and scales, and can simulate the segmentation function of visual cells more efficiently. Experimental results demonstrate the effectiveness of the RF-PCNN model in segmenting vehicle images and segmentation results have high boundary detection rate. The problems of under-segmentation and over-segmentation in vehicle plate region are well solved.

Key words: information processing, image segmentation, pulse coupled neural networks (PCNN), receptive field

中图分类号: 

  • TN911.73
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