1 簡介

1950s數字圖像處理產生，從此學術界對它的研究連綿不絕。十多年之后，數字圖像的處理被獨立出來成了一門課程。圖像分割技術是處理圖像的一種基礎技術，在圖像處理領域中占了重要地位，且在圖像工程、模式識別、計算機視覺等方面起著重要作用。本文正是以圖像分割為研究課題，以如何能更好地圖像進行省時而有效的分割為研究目的，提出了基于最大熵的脈沖耦合神經網絡（PulseCoupled Neural Networks，簡稱PCNN）的方法。眾所周知，有效的分割方法有利于理解圖像的本質和后續的研究工作等，因此本文分割方法的研究是具有一定意義的。 傳統的處理圖像的分割問題的方法有：基于灰度級算術均值法、基于熵與直方圖法、基于最大類間方差法、基于邊緣的檢測分割法，基于閾值的分割法，基于邊界提取的分割法，基于區域的分割法，基于特定理論的分割法。同時，當然少不了產生的一些相關模型，如健壯尺度區域模型，二維經典C-V模型，尺度區域擬合模型，三維C-V模型，健壯統計三維C-V模型，幾何主動輪廓模型等。本文將出基于脈沖耦合神經網絡的方法。此方法對上述分割數字圖像時的不足具有一定的彌補作用。用PCNN方法分割數字圖像的模型中，以神經元為單元，構成二維的一層的神經元列。PCNN模型中神經元的數目一致于像素數目，每個神經元一一對應于每個像素。根據PCNN的脈沖傳播特性而引起的同步脈沖現象來實現圖像分割。

2 部分代碼

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RGB = imread('p

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【图像分割】基于脉冲耦合神经网络实现图像分割附matlab代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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