CN102622760A - 一种新图像分割算法 - Google Patents

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threshold value
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苏庆堂
李宏光
孙福文
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Ludong University
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Ludong University
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Abstract

许多学者已经运用PCNN及各类改进模型对图像分割进行了大量的研究,诸类PCNN算法都是在特定的参数条件下进行图像分割处理的,如选取内部偏置β=0.5,阈值初始值为T=1等,本发明公开一种图像分割的新算法,该算法是在原有PCNN基础上提出一种新的参数自适应PCNN模型,该模型中的各种参数均由像素点本身决定,而不受人为的外界干涉,并且提出另一类分割判定准则——最大相关系数判定准则。

Description

一种新图像分割算法
技术领域
    本发明属于图像处理技术领域,具体涉及一种图像分割新算法。 
背景技术
PCNN(脉冲耦合神经网络)是一种不同于传统神经网络的新型神经网络,它有着严格的生物学背景,被广泛的应用于图像分割、图像融合、图像增强等领域,并显示出在图像处理领域强大的优越性。许多学者已经运用PCNN及各类改进模型对图像分割进行了大量的研究,不足之处在于,诸类PCNN算法都是在特定的参数条件下进行图像分割处理的,如选取内部偏置 =0.5,阈值初始值为
Figure 323188DEST_PATH_IMAGE002
等。 
发明内容
本发明针对现有问题提出了参数自适应PCNN算法对图像进行分割,还提出了另类判定准则——最大相关系数判定,对分割效果进行评价,为了克服现有技术中的不足,本发明是通过以下方式实现的: 
本发明是在原有PCNN基础上提出一种新的参数自适应PCNN模型,该模型中的各种参数均由像素点本身决定,而不受人为的外界干涉,并且提出另一类分割判定准则——最大相关系数判定准则。     
新的参数自适应PCNN模型基本结构与原PCNN模型相同,改进后的PCNN模型由下列式子描述: 
      
Figure 102926DEST_PATH_IMAGE003
                         (1) 
将所有像素点按从大到小的顺序排列成一个有序序列
Figure 560452DEST_PATH_IMAGE004
,这个序列定义为阈值T,即阈值由像素点决定,
Figure 437141DEST_PATH_IMAGE005
是图像的灰度值,M为所有不同灰度值的个数。
Figure 843893DEST_PATH_IMAGE006
  
 为了在迭代过程中每次迭代的偏置都是自适应的,内部偏置定义为相邻阈值的均值;
Figure 496777DEST_PATH_IMAGE008
利用另一类分割判定准则——最大相关系数判定准则实现该算法的具体步骤如下:
第一步:初始化,将像素点排序后得到阈值序列
Figure 729438DEST_PATH_IMAGE009
,再由相邻阈值的均值求出相应的偏置序列
Figure 785118DEST_PATH_IMAGE010
Figure 601765DEST_PATH_IMAGE011
第二步:
Figure 485331DEST_PATH_IMAGE013
 ,
Figure 977492DEST_PATH_IMAGE014
 ,
第三步:
Figure 2012100883640100002DEST_PATH_IMAGE016
并到第四步,
Figure 182656DEST_PATH_IMAGE017
 ,
Figure 888444DEST_PATH_IMAGE018
并到第五步,否则返回第二步;
第四步:
Figure 285927DEST_PATH_IMAGE019
 ,
Figure 77166DEST_PATH_IMAGE020
Figure 716832DEST_PATH_IMAGE021
,到第五步,否则,
Figure 339444DEST_PATH_IMAGE022
 ,返回第二步;
第五步:将分割后的图像背景和目标看做两个随机变量,利用最大相关系数判定准则进行判定;
第六步:所有分割图像
Figure 173407DEST_PATH_IMAGE023
均被讨论,迭代结束,否则,返回步骤五。
附图说明
图1是自适应PCNN模型。 
图2是利用最大相关系数判定准则实现该算法的流程图。 
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述: 
参照图1,脉冲耦合神经网络是由若干个神经元互联而构成的反馈型网络,每一个神经元都由接收域、调制域、脉冲产生域三部分组成,设置一个PCNN网络,每一个像素点与一个PCNN神经元相对应,神经元是8临域的,先确定神经元的阈值T和偏置β。
对于T1,首先得到
Figure 687828DEST_PATH_IMAGE024
,神经元开始阶段自然点火,即在外界输入像素的触发下点火,由于阈值
Figure 632650DEST_PATH_IMAGE025
 (
Figure 47451DEST_PATH_IMAGE026
),所以只有少量神经元被触发,将这些点火信息记录在临时点火矩阵Bin中,接着,已经点火的神经元i由于L通道的反馈链接和外界输入触发与之相邻近的神经元j,然后将这次迭代过程中点火的信息和原Bin中对应相加后仍记为Bin, 
当神经元不再点火时,对于阈值T1的迭代结束,将临时点火矩阵Bin中的点火信息记录到Figure(1),同理,当所有的神经元均点火时,迭代结束。
参照图2,利用另一类分割判定准则——最大相关系数判定准则实现该算法的具体步骤如下: 
第一步:初始化,将像素点排序后得到阈值序列
Figure 51102DEST_PATH_IMAGE004
,再由相邻阈值的均值求出相应的偏置序列
Figure 534036DEST_PATH_IMAGE010
 
第二步:
Figure 244689DEST_PATH_IMAGE012
Figure 733702DEST_PATH_IMAGE029
 ,
Figure 20327DEST_PATH_IMAGE030
 ,
Figure 144140DEST_PATH_IMAGE031
      第三步:
Figure 490808DEST_PATH_IMAGE032
并到第四步,
Figure 464187DEST_PATH_IMAGE017
 ,
Figure 554503DEST_PATH_IMAGE033
并到第五步,否则返回第二步;
第四步:
Figure 798402DEST_PATH_IMAGE019
 ,
Figure 50392DEST_PATH_IMAGE020
Figure 513997DEST_PATH_IMAGE021
,到第五步,否则,
Figure 142424DEST_PATH_IMAGE022
 ,返回第二步;
第五步:将分割后的图像背景和目标看做两个随机变量,利用最大相关系数判定准则进行判定;
第六步:所有分割图像
Figure 506409DEST_PATH_IMAGE034
均被讨论,迭代结束,否则,返回步骤五。
  

Claims (2)

1.一种新图像分割算法,其特征在于,所述的新图像分割算法是在原有PCNN基础上提出一种新的参数自适应PCNN模型,该模型中的各种参数均由像素点本身决定,而不受人为的外界干涉,并且提出另一类分割判定准则——最大相关系数判定准则。
2. 如权利要求1所述的图像分割新算法,其特征在于,所述的新的参数自适应PCNN模型基本结构与原PCNN模型相同,改进后的PCNN模型由下列式子描述:   
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE001
                                      (1)     
将所有像素点按从大到小的顺序排列成一个有序序列
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE002
,这个序列定义为阈值T,即阈值由像素点决定,
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE003
是图像的灰度值,M为所有不同灰度值的个数,
为了在迭代过程中每次迭代的偏置都是自适应的,内部偏置
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE005
定义为相邻阈值的均值,
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE006
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE007
3.如权利要求1所述的图像分割新算法,其特征在于,利用所述的另一类分割判定准则——最大相关系数判定准则实现该算法的具体步骤如下:
第一步:初始化,将像素点排序后得到阈值序列
Figure 769818DEST_PATH_IMAGE002
,再由相邻阈值的均值求出相应的偏置序列
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE008
第二步:
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE009
,
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE010
 , ,
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE012
      第三步: ,
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE014
并到第四步,
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE015
 ,
Figure 60859DEST_PATH_IMAGE014
并到第五步,否则返回第二步;
第四步: ,
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE017
Figure 2012100883640100001DEST_PATH_IMAGE018
,到第五步,否则, ,返回第二步;
第五步:将分割后的图像背景和目标看做两个随机变量,利用最大相关系数判定准则进行判定;
第六步:所有分割图像均被讨论,迭代结束,否则,返回步骤五。
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WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

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