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基于PCNN的图像分割算法研究

作　者: 陆科
导　师: 高立群
学　校: 东北大学
专　业: 导航制导与控制
关键词: 图像分割 人工神经网络 PCNN 彩色图像分割 Live-wire 路径搜索
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 107次
引　用: 1次
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内容摘要


目前,在军事领域数字图像处理的应用越来越广泛,而图像分割是图像处理的一个重要组成部分,准确的图像分割和边缘提取是实现军事目标识别的重要基础,图像分割的方法繁多,新的分割方法不断出现。文中介绍了脉冲耦合神经网络(PCNN)模型、工作原理、应用背景和意义,并应用于图像分割。鉴于传统的PCNN分割方法的分割效果并不是很理想,本文在传统PCNN分割算法的基础上进行了改进。用线性递减的阈值衰减函数代替了指数递减的衰减函数,降低了算法的复杂度；并引入了熵的概念,利用最大熵原则作为分割中止准则,改变了原算法中迭代中止的盲目性,同时通过其他参数的一些改进,最终达到了较好的分割结果。将上述改进的分割算法应用于彩色图像的处理中,通过对常见的几种彩色空间的比较,选用NRGB空间对彩色图像的分量图分别进行处理,然后通过本文的方法对分量图进行合并,得到最终的分割结果。通过仿真也证明了在NRGB空间中利用PCNN分割算法能获得比其他彩色空间更好的分割结果,分割图的轮廓明显,细节清晰。最后本文将PCNN引入交互式分割算法中。传统的Live-wire算法对弱边缘的分割效果不理想,容易出现误分割现象；在进行代价值搜索的时候搜索方法的复杂度较高,针对这对这些缺点,本文用改进的Canny算子代替Laplace算子,从而改进了Live-wire算法的代价函数,并利用PCNN的自动波特性能进行最短路径搜索的原理,将其应用于Live-wire中的最短路径搜索,降低了原算法的复杂度,克服了Live-wire算法对弱边缘分割容易出现误分割现象的缺点,改善了弱边缘分割效果不好的缺点,最终获得了较为理想的分割结果。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章 绪论  10-14
  1.1 本文背景及意义  10
  1.2 图像处理概论  10-12
    1.2.1 图像处理的分类  10-11
    1.2.2 数字图像处理的应用  11-12
    1.2.3 数字图像处理的优点  12
  1.3 本文的主要研究工作和组织结构  12-14
第二章 图像分割  14-28
  2.1 引言  14
  2.2 图像分割定义  14-15
  2.3 图像分割的应用  15-16
  2.4 图像分割算法的分类  16-19
    2.4.1 基于聚类的方法  16-17
    2.4.2 基于区域和边缘的方法  17
    2.4.3 基于全局优化的方法  17-18
    2.4.4 多尺度的方法  18
    2.4.5 自整体到局部的方法  18
    2.4.6 交互式的方法  18-19
  2.5 基于神经网络的方法  19-27
    2.5.1 神经元模型的提出  19-20
    2.5.2 神经网络的研究内容  20-21
    2.5.3 几种典型神经网络简介  21-24
    2.5.4 人工神经网络的特点  24-26
    2.5.5 神经网络发展的意义  26-27
  2.6 本章小节  27-28
第三章 基于改进的PCNN图像分割  28-42
  3.1 引言  28-29
  3.2 PCNN神经元模型  29-31
    3.2.1 传统PCNN神经元模型  29-30
    3.2.2 传统PCNN神经元模型的局限性  30-31
  3.3 简化的PCNN模型  31-32
  3.4 PCNN数字图像处理原理  32
  3.5 PCNN的应用  32-33
  3.6 基于PCNN的图像分割  33-35
    3.6.1 PCNN的各项参数作用  34-35
  3.7 基于改进的PCNN图像分割算法  35-40
    3.7.1 V_θ的确定  35-36
    3.7.2 阈值衰减函数的选择  36-37
    3.7.3 中止条件的选择  37-38
    3.7.4 分割算法与步骤  38
    3.7.5 仿真结果与分析  38-40
  3.8 本章小节  40-42
第四章 基于改进的PCNN彩色图像分割  42-52
  4.1 引言  42
  4.2 彩色空间  42-46
    4.2.1 RGB彩色空间  43-44
    4.2.2 YIQ彩色空间  44
    4.2.3 YUV彩色空间  44
    4.2.4 I_1I_2I_3彩色空间  44-45
    4.2.5 HSI彩色空间  45
    4.2.6 标准化的RGB(NRGB)彩色空间  45-46
  4.3 彩色图像分割算法的分类  46
  4.4 分割算法与步骤  46-48
  4.5 仿真结果与分析  48-50
  4.6 本章小节  50-52
第五章 基于PCNN路径搜索的交互分割算法  52-68
  5.1 引言  52-53
  5.2 LIVE-WIRE算法  53-59
    5.2.1 最优路径的产生  53-54
    5.2.2 构造局部代价函数  54-55
    5.2.3 改进的局部代价函数  55-59
  5.3 多输出脉冲耦合神经网络模型  59-65
    5.3.1 MPCNN的设计  59-60
    5.3.2 MPCNN自动波传播技术性能分析  60-62
    5.3.3 利用MPCNN求解最短路径的算法  62-63
    5.3.4 算法说明  63-65
  5.4 基于PCNN路径搜索的改进LIVE-WIRE算法  65-66
  5.5 仿真结果与分析  66-67
  5.6 本章小节  67-68
第六章 结论  68-70
参考文献  70-74
致谢  74-76
作者在攻读硕士学位期间所作的工作  76

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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