典型文献
基于改进PCNN模型的机场跑道路面裂缝分割方法
文献摘要：
针对传统脉冲耦合神经网络(P C N N)对机场跑道路面裂缝检测出现精度低和参数设置复杂的问题,针对PCNN在图像分割时受部分遮挡物、灯光昏暗等影响,出现脉冲误传导、分割效果不理想和分割精度低等问题,提出了一种融合灰度值均方差和最大模糊散度的PCNN图像分割算法.该算法计算单个像素及四周的像素均方差,与相邻的均方差比较,均方差大的作为馈入单元的外部激励输入,有效提高了分割算法的准确度,根据目标图像与背景图像的最大模糊散度,作为迭代终止条件.实验结果表明,光照条件发生变化时对细小裂缝进行完整提取.
文献关键词：
图像分割;脉冲耦合神经网络;模糊散度;机场跑道路面裂缝
中图分类号：
[3]
交通运输（U）
/
公路运输（U4）
/
道路工程（U41）
/
路基、路面工程（U416）
/
路面工程（U416.2）
/
路面：按使用材料分（U416.21）
/
沥青路面（U416.217）
作者姓名：
尹欣洁
作者机构：
河北地质大学信息工程学院 河北 石家庄 050031;河北地质大学人工智能与机器学习研究室 河北 石家庄 050031
文献出处：
引用格式：
[1]尹欣洁-.基于改进PCNN模型的机场跑道路面裂缝分割方法)[J].信息记录材料,2022(06):37-39
A类：
机场跑道路面裂缝,模糊散度
B类：
PCNN,裂缝分割,分割方法,脉冲耦合神经网络,路面裂缝检测,参数设置,部分遮挡,遮挡物,灯光,昏暗,误传,分割效果,灰度值,最大模,图像分割算法,算法计算,像素,四周,外部激励,标图,背景图,光照条件,细小
AB值：
0.258297
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