典型文献
自适应红外行人图像PCNN分割算法
文献摘要：
为了解决脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割中存在红外图像噪声适应性差、分割结果精度差和参数确定复杂的问题,提出了一种结合多尺度高斯核和粒子群优化(PSO)的自适应分割(AGK-PCNN)算法.首先基于简化PCNN模型进行输入图像的全局耦合和脉冲同步,利用各向异性高斯核的特性设计了权重矩阵,有效地抑制红外噪声,且结合粒子群算法自适应调整不同图像的模型关键参数达到最优分割效果.最后同最大类间方差法、自适应高斯阈值分割方法、SCM分割方法等进行视觉效果对比,使用IoU和Dice得分等对分割图像进行定量比较,结果表明,无论是从主观视觉还是客观指标,本文方法的分割效果均优于其他对比方法.
文献关键词：
脉冲耦合神经网络;高斯滤波;粒子群优化算法;图像分割;参数优化;红外图像
中图分类号：
作者姓名：
张嘉瑛;贺兴时;于青林
作者机构：
西安工程大学,西安 710000;汤普森河大学数学与统计学系,加拿大 甘露市 V2C 0C8
文献出处：
引用格式：
[1]张嘉瑛;贺兴时;于青林-.自适应红外行人图像PCNN分割算法)[J].电光与控制,2022(08):107-113
A类：
AGK
B类：
外行人,PCNN,分割算法,脉冲耦合神经网络,图像分割,红外图像,图像噪声,参数确定,PSO,自适应分割,脉冲同步,各向异性高斯核,权重矩阵,粒子群算法,自适应调整,分割效果,最大类间方差法,阈值分割,分割方法,SCM,视觉效果,效果对比,IoU,Dice,定量比较,客观指标,比方,高斯滤波,粒子群优化算法
AB值：
0.341067
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