基于脉冲耦合神经网络模型的彩色图像分割方法研究

基于神经网络的颜色图像分割技术研究随着数字图像处理技术的不断发展和广泛应用，图像分割技术成为数字图像处理的重要领域之一。

颜色图像分割技术在目标检测、人脸识别、图像检索、医学图像处理和自动驾驶等领域中都有着重要的应用。

然而，传统的颜色图像分割技术往往需要借助于先验知识进行手动标注，而这种标注过程通常是耗时且困难的。

因此，基于神经网络的颜色图像分割技术近年来引起了广泛关注，该技术不仅具有高精度和高效率，还减少了人工干预的成本和难度。

一、神经网络在图像分割中的应用神经网络是一种模拟生物神经系统的数学模型，通过大量的数据训练，可以实现模式分类、目标识别和图像分割等任务。

在图像分割中，传统的神经网络往往采用全卷积神经网络（FCN），将每个像素点作为网络的输入，输出相应的标签（如前景或背景）。

FCN可以有效地保留图像中的细节信息，提高图像分割的精度，并且处理速度较快，是目前流行的颜色图像分割技术之一。

二、基于神经网络的颜色图像分割技术基于神经网络的颜色图像分割技术通常分为两类：无监督和有监督方法。

无监督方法主要通过聚类分析或图像分解等方式，将颜色空间中相似的像素点归类为一个分割区域，然后进一步进行区域合并和优化，最终得到分割结果。

无监督方法比较简单，但是分割结果往往受噪声和低对比度等因素影响较大，分割效果不够理想。

有监督方法则在神经网络上进行卷积运算，根据已有的标注数据集进行训练，最终得到一个准确的分割模型。

有监督方法的优点是分割效果好且稳定，但是需要大量的手动标注数据，人工成本高。

三、颜色空间对图像分割的影响颜色空间是颜色表征和变换的数学模型，可以用来简化颜色信息并减少计算量。

常见的颜色空间有RGB、HSV和Lab等。

不同颜色空间对颜色图像分割的影响也不同。

例如，HSV颜色空间中的色相通道对颜色在环状空间中的表达更为准确，可以在室内人脸等低对比度场景中提高分割的精度。

四、未来的发展趋势随着深度学习技术和硬件计算能力的不断提升，神经网络颜色图像分割技术也将得到不断提高。

基于脉冲耦合神经网络图像分割的应用研究作者：方向来源：《艺术科技》2015年第12期摘要：本篇论文主要讨论如何通过较脉冲耦合神经网络的方法，来对若干种不同类型的图像进行图像分割的问题，并取得较好的分割效果。

关键词：图像分割；脉冲耦合神经网络；计算机视觉在计算机视觉的研究中，图像分割是连接低级视觉与高级视觉的桥梁和纽带，图像分割的结果既取决于低级视觉中各种预处理的效果，又决定了高级视觉中的各种应用中最终输出的质量。

因此，图像分割是人多数视觉系统中最为关键和重要的一个环节。

在过去的几十年里，图像分割的研究一直受到人们高度的重视。

1 脉冲耦合神经网络（PCNN）脉冲耦合神经网络核心运作机制就是神经元能够接受外部信号和相邻神经元的加权输入，通过耦合部分得到神经元的内部活性，脉冲耦合神经元的脉冲爆发机制是PCNN运行机制的核心。

对于较小的馈给输入和较弱的链接强度，单个脉冲足以使阈值复位，这就是但脉冲机制，而链接强度较大时，神经元从它周围接收到较强的链接输入，他会得到一个较大内部活性。

这样，就会驱使神经元不断地产生脉冲直到阈值超过内部活性，这就是多脉冲爆发机制。

大多数图像处理中链接强度都选得较小，一般应用的都是弱脉冲爆发机制。

当考虑一组互关联的神经元时，情况较为复杂。

一个神经元要接受来自该组中其它神经元的链接输入，链接输入的量随着该组中脉冲产生的个数而增长，它必须重复爆发，直到推动它的阈值超过链接输入，反过来又影响该神经元的链接输入，由于链接与馈给域的时间常数不同，链接输入会首先达到饱和，因而从使得神经元阈值最终增大到超过内部活性而停止爆发脉冲。

由以上可知，在一组神经元相互作用的情况下，脉冲耦合神经元的阈值大小主要由链接输入决定，脉冲爆发周期既是它自身馈给输入的函数也是这个区域链接输入的函数。

脉冲爆发的数量由区域的总能量决定，两次爆发的时间间隔近似于该区域面积的对数函数。

当两组神经元相互作用时，每个组的捕获时间是另一个组的面积函数，且随两组距离增大而减小。

科技且基于脉冲耦合神经网络的火焰图像分割技术研究厉谨李力(西安工程大学电信学院，陕西西安710048)／一￡}商耍】。

火妥是我们日常生活最常见的一种灾害。

目前已经出现了许多火灾探测的技术，如测温、感烟、感光等。

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／．暖嗣阙】火焰图像；区域周长；PCN N火灾是我们日常生活最常见的一种灾害。

目前已经出现了许多火灾探测的技术，如测温、感烟、感光等。

传统的火灾报警系统并不检测火焰本身，所以存在误报率高、检测时间较长等缺点。

数字图像处理技术是研究模拟人眼功能来完成人们某些工作的一门学科。

图像型火灾探测报警技术就是把数字图像技术和火灾相结合，对图像中可能存在的火焰依据特征来进行识别并实现自动报警的目的。

利用基于PC N N分割的火焰图像检测方法来实现火灾预报与传统的方澍目比可以有效地提高预报精度、缩短预报时间。

物质燃烧时同时也产生光辐射，火灾的各种热物理现象存在着大量的红外辐射，本文采用3．6—4．6u m波段的红外C C D摄像头进行火灾图像的摄取。

1火焰图像有效信息的获取对-T--利用摄像机所拍摄的视频一般来说摄得的图像大部分时间内背景应该是比较一致的，只需相看一下判断有无异常情况，在这我采用的方法是将两帧图像进行差值运算，再来观察图像灰度是否发生变化。

此算法的运算量不大，能满足系统实时性的要求。

A Pi(X，y)=P I仅，y)一P(×，Y)n)其中，P；(×，Y)为当前需处理的图像，P(×，Y)为基准图像。

当△P i=0时表示无异常；A Pj≠O时，表示可能存在异常，则需进行更深入的判断。

2基予PC N N的火焰图像的分割和提取经过差值处理后的图像可能有多个疑似火源的目标区域，区域分割即是找出火焰疑似区域并将有特征信息的区域从背景中分离出来。

在这里采用了脉冲耦合神经网络来进行分割。

‘脉冲耦合神经网络是在生物模型启发下产生的一种图像处理算法，该模型具有对图像二维空间相似、灰度相似的相素进行分组的特点，并能减少图像局部灰度差值，弥补图像局部微小间断，这是其他图像分割无法比拟的特点。

基于PCNN的手腕骨图像自动分割方法研究摘要：在骨龄自动评价系统研究过程中，对X射线图像中的手腕骨有效分割是一项艰巨的工作。

为了解决棘手的手腕骨分割问题，提出了一种基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的自动分割方法。

该方法在合理简化传统PCNN模型的基础上，利用图像的灰度迭代阈值确定PCNN的迭代次数，实现了对手腕骨有效分割，分割结果优于OTSU 算法、分水岭分割算法、阈值迭代算法。

关键词：脉冲耦合神经网络；骨龄；迭代阈值；图像分割；X射线图像0 引言骨龄是骨骼年龄的简称。

通过对骨龄的评价，可以确定儿童生物年龄，了解儿童的生长发育潜力及性成熟趋势，也可以预测儿童成年后的身高，对运动员选才有重要的参考价值。

目前国内常用的骨龄评价方法有RUS-CHN（RC）法[1]。

由于骨龄自动评价系统研发的滞后性，现阶段骨龄评价工作主要通过骨龄专家人工读片完成，所以简单、快速、准确的骨龄自动评价系统成为国内外众多研究机构的研究重点。

对手腕骨有效分割是骨龄自动评价系统难点所在，文献[2，3]是通过先提取手掌，再根据手掌的轮廓信息对手腕骨兴趣区域进行定位，受手掌轮廓信息限制，他们不能对骨龄评价方法中所有兴趣区域进行定位。

为此，本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络（PulseCoupled Neural Network，简称PCNN）的自动图像分割方法，该方法根据图像的灰度信息确定PCNN迭代次数，克服了传统PCNN 模型[4]无限迭代的缺点，且实验证明该方法对手腕骨分割效果优于其它经典分割算法。

1 改进的PCNN图像分割算法1.1 改进的PCNN模型传统PCNN模型是由Eckhorn 模型[5]演化而来，不需要经过训练即可实现图像分割。

但传统PCNN模型存在运行速度慢、需人工交互判断迭代次数的缺点，为此，本文简化传统PCNN模型并通过阈值迭代法确定PCNN迭代次数，实现了PCNN对图像的快速自动分割。

2 结语本文中提出的基于PCNN的图像自动分割算法不但对骨龄自动评价系统的研究具有实际应用价值，而且相对于传统PCNN分割算法有两大理论优势：一是简化了传统PCNN算法并保留了传统PCNN 模型主要特性，运算效率有了较大提高；二是充分利用了图像灰度信息实现了PCNN对图像自动分割。