基于多通道脉冲耦合神经网络的彩色图像分割技术

摘要

多通道脉冲耦合神经网络的彩色图像分割算法，步骤如下：输入待分割图像；将图像的每个像素的色彩向量作为一个输入神经元的输入向量，8个相邻像素色彩向量作为RBF的各特征向量，利用种子选取条件确定初始种子点；利用生长规则对种子区域进行生长，将符合生长规则的像素点归入到种子区域中，即对神经元进行连接，并分组编号；计算每个连接区域的平均特征向量，并用得到的特征向量替换该区域所有神经元中所包含的特征向量；利用快速连接规则，同时连接合格的未连接神经元到最接近的分组；将预定阈值更新为θ_i＝θ_il+Δθ_i，重复步骤(5)；利用区域合并规则，对图像中符合区域合并规则，并在空间上相近的区域块进行合并；重复步骤(7)，直到满足区域合并停止条件；完成彩色图像分割。

主权项

多通道脉冲耦合神经网络的彩色图像分割算法，步骤如下：(1)输入待分割图像；(2)将图像的每个像素的色彩向量作为一个输入神经元的输入向量，8个相邻像素色彩向量作为径向基函数RBF的各特征向量，利用种子选取条件确定初始种子点；(3)利用生长规则对种子区域进行生长，将符合生长规则的像素点归入到种子区域中，即对神经元进行连接，并分组编号；(4)计算每个连接区域的平均特征向量，并用得到的特征向量替换该区域所有神经元中所包含的特征向量；(5)如果存在未连接的神经元，执行步骤(6)，否则，执行步骤(7)；(6)利用快速连接规则，同时连接合格的未连接神经元到最接近的分组；将预定阈值更新为θ_i＝θ_il+Δθ_i，其中θ_il为原阈值，Δθ_i为增量，θ_i为更新后阈值，重复步骤(5)；(7)利用区域合并规则，对图像中符合区域合并规则，并在空间上相近的区域块进行合并；(8)重复步骤(7)，直到满足区域合并停止条件；(9)完成彩色图像分割。