【图像分割】基于pcnn脉冲神经网络结合区域生长算法实现图像分割附matlab代码

1 简介

1950s数字图像处理产生，从此学术界对它的研究连绵不绝。十多年之后，数字图像的处理被独立出来成了一门课程。图像分割技术是处理图像的一种基础技术，在图像处理领域中占了重要地位，且在图像工程、模式识别、计算机视觉等方面起着重要作用。本文正是以图像分割为研究课题，以如何能更好地图像进行省时而有效的分割为研究目的，提出了基于最大熵的脉冲耦合神经网络（PulseCoupled Neural Networks，简称PCNN）的方法。众所周知，有效的分割方法有利于理解图像的本质和后续的研究工作等，因此本文分割方法的研究是具有一定意义的。传统的处理图像的分割问题的方法有：基于灰度级算术均值法、基于熵与直方图法、基于最大类间方差法、基于边缘的检测分割法，基于阈值的分割法，基于边界提取的分割法，基于区域的分割法，基于特定理论的分割法。同时，当然少不了产生的一些相关模型，如健壮尺度区域模型，二维经典C-V模型，尺度区域拟合模型，三维C-V模型，健壮统计三维C-V模型，几何主动轮廓模型等。本文将出基于脉冲耦合神经网络的方法。此方法对上述分割数字图像时的不足具有一定的弥补作用。用PCNN方法分割数字图像的模型中，以神经元为单元，构成二维的一层的神经元列。PCNN模型中神经元的数目一致于像素数目，每个神经元一一对应于每个像素。根据PCNN的脉冲传播特性而引起的同步脉冲现象来实现图像分割。

2 部分代码

function J = My_RegionGrowing(I, init_pos, reg_maxdist)    [row, col] = size(I);               % 输入图像的维数     J = zeros(row, col);               % 输出    x0 = init_pos(1);                   % 初始点    y0 = init_pos(2);    reg_mean = I(x0, y0);       % 生长起始点灰度值    J(x0, y0) = 1;                    % 生长起始点设置为白色    reg_sum = reg_mean;                     % 符合生长条件的灰度值总和    reg_num = 1;                                  % 符合生长条件的点的个数    count = 1;                                       % 每次判断周围八个点中符合条件的数目    reg_choose = zeros(row*col, 2);      % 记录已选择点的坐标    reg_choose(reg_num, :) = init_pos;    num = 1;               % 第一个点       while count > 0        s_temp = 0;                  % 周围八个点中符合条件的点的灰度值总和        count = 0;        for k = 1 : num      % 对新增的每个点遍历，避免重复            i = reg_choose(reg_num - num + k, 1);            j = reg_choose(reg_num - num +k, 2);            if J(i, j) == 1 && i > 1 && i < row && j > 1 && j < col   % 已确定且不是边界上的点                % 八邻域                for u =  -1 : 1                          for v = -1 : 1                        % 未处理且满足生长条件的点                        if J(i + u, j + v) == 0 && abs(I(i + u, j + v) - reg_mean) <= reg_maxdist                            J(i + u, j + v) = 1;           % 对应点设置为白色                            count = count + 1;                            reg_choose(reg_num + count, :) = [i + u, j + v];                            s_temp = s_temp + I(i + u, j + v);   % 灰度值存入s_temp中                        end                    end                end            end        end        num = count;                                      % 新增的点        reg_num = reg_num + count;              % 区域内总点数        reg_sum = reg_sum + s_temp;            % 区域内总灰度值        reg_mean = reg_sum / reg_num;         % 区域灰度平均值    end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]黄国峰. 基于脉冲耦合神经网络的图像分割算法研究[D]. 西安电子科技大学.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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