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提出了基于点火频率的PCNN灰度图像分割方法,利用熵的变化量作为收敛判据,实现了PCNN神经网络的灰度图像自动分割.
基于点火频率的ＰＣ Ｎ Ｎ灰度图像分割方法研究术
黄荣杰１’２，崔世林２
（１．华中科技大学，湖北武汉４３００７４；
２．南阳理工学院，河南南阳４７３００４）


摘要：提出了基于点火频率的ＰＣＮＮ灰度图像分割方法，利用熵的变化量作为收敛判据，实现了
ＰＣＮＮ神经网络的灰度图像自动分割。
关键词：脉冲耦合神经网络图像分割点火频率参数选择熵


由于脉冲耦合神经网络（ＰＣＮＮ）具有良好的脉冲传 其中形、Ｍ均是连接权重矩阵，ｙ表示神经元点火信

播特性，从而在图像处理、模式识别等领域获得了广泛 息，ｄ。，ｄ，为时间衰减常量，ｎ，¨为连接和反馈输入常
的应用。但是，一定条件下ＰＣＮＮ动态行为呈现一种周期 量，Ｓｍ为神经元止接受的外界刺激，一般为图像的灰度
性…，同时，在用ＰＣＮＮ对图像进行分割时也存在循环迭 值。在连接调制部分，反馈输入靠和

关键词： 点火频率   PCNN   脉冲耦合神经网络   图像分割   参数选择   熵