图像的分割方法

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1、第卷第期计算机应用研究年月一种带脉冲噪声图像的图像分割方法狄岚,林意,须文波江南大学信息工程学院,江苏无锡摘要提出一种利用区域面积调节脉冲藕合神经网络神经元的脉冲发放值的计算方法,对带脉冲噪声的图像,在消除噪声影响,。实验表明,该算法效果明显。进行图像分割的同时提高了图像分割的自适应性和准确性关键词区域面积脉冲藕合神经网络图像分割脉冲噪声一刁巧刁中图分类号邢文献标志码文章编号,,一刀,艺,沈刀万,可乙既沙加召加脚鳍印脚图像分割是由图像处理进入图像分析和理解的关键步骤,前,关于模型及其应用研究在国内外得到了广泛的

2、重。视,并且。分割的好坏直接影响到后续图像分析的质量脉冲噪声是由已被证实在图像处理上有着重要的应用前景、、、图像传感器、传输信道、解码处理等产生的黑白相间的亮暗点可以应用于图像去噪陈〕图像边缘检测困图像分割,图像、’“。,极大降低,因而对其进行抑制处理是图像增强图像去阴影叫和图像识别〕等方面噪声了图像质量处理中非常重要的。一项工作对带脉冲噪声的图像进行图像分割,首先要,。算法描述抑制噪声其次再作图像分割’。对脉冲噪声的抑制一般采用中值滤波的方法来实现是一种不同于传统人工神经网络的新型神经网络,,尽管其处理效果相

3、对较好但中值滤波本身的特点决定了对它是在哺乳动物的大脑视觉皮层行为的启发。下建立起来的,图像细节保持能力较差因而它的应用研究正处于逐步发展,那,若将看做是二维空间分布的结构模型么每一神经。和完善阶段形态滤波根据图像信号与脉冲噪声在二维空间元戈二,,,⋯,的结构框图如图所示。,上尺度大小的差异性,对输入图像的几何特征进行局部非线性,’,。变换其〔,〕为此输人对脉冲噪声滤波效果取决于结构元的设计文献〔〕提出了基于全方位结构元的极大、极小形态滤波器,输人输出这种滤波器对图像细节保持能力较好,但对脉冲噪声的抑制能图单一

4、神经元的结构图力较弱。因此,建立。一种能有效去除脉冲噪声干扰保持图像,,。,,由图看出每一神经元除接收来自外部的刺激外还细节并根据图像灰度性质自适应地进行图像分割的方法是。,,接收来自内部网络其他神经元的馈送输人凡和连接输人气非常有意义的基于此目的针对脉冲噪声点的特征提出了,接着以乘积祸合形式凡班户构成神经元戈的内部行为一种利用区域面积调节脉冲藕合神经网络神经元的脉冲发放,、。叭通过动态闭值与的比较而激励或抑制神经元的脉冲值的图像分割新算法。信号输出共又称为点火其满足如下数学关系式叫脉冲祸合神经网络,咖‘了产‘

5、、月一“了、、了才、。。一。艺沙,,一了、伟、,是提出的一种通过模拟在哺乳动物的大脑视觉皮层,一。一一艺州珠中所观察到的与特征有关的神经元同步行为而建立起来的一、二、,琳,。一“乡口。一。,一〕它与视觉神经系统的感知能力有着天然的联个简化模型共,。一口,。系的这个生物学背景使其在图像处理中具有先天的,,,。优势有着传统方法进行目,蕊口。图像处理所无法比拟的优越性一一一一收稿日期修返日期基金项目江南大学青年科学基金资助项目《〕石作者简介狄岚一,女,江苏南京人,讲师,主要研究方向为计算机图像处理、计算机图形学。。林

6、意一,男,江苏无锡人,副教授,博士,主要研究方向为计算机图像处理、计算机辅助几何设计须文波一,男,江苏无锡人,教授、博导,主要研究方向为计算机图像处理、人,工智能··计算机应用研究第卷其中渭为神经元的连接强度和『分别是馈送域和连接域暗点脉冲噪声像素对应神经元在其区域所在相邻神经中首中神经元之间的连接权系数和分别为神经元。对其邻先之后激发。显然,根据脉冲噪声的判断函数。来调节域内的其他神经元输出进行漏电容积分的连接时间常数气输出的脉冲串,见式,就能达到去噪和同时保持图像为动态阑值函数的衰减时间常数、叭和。分别为馈

7、送域、细节的目的。,“连接域和阑值输出的放大系数、一,“二维图像矩阵可以理解为个神经元用式代替式至此,基于的一种新的脉冲模,,。,型其每一个像素的灰度值对应为每个神经元的输人当噪声图像的图像分割算法被提出来了它对脉冲噪声进行抑、,内部连接矩阵所在邻域内有灰度值相近的像素存在时制,而对一般图像灰度像素直接进行图像分割则其中某一个像素激发产生的脉动输出将会引起附近其他类似灰度像素对应神经元的激发,产生脉动序列输出。于实验与分析、、,是序列包含有图像区域信息边缘纹理特征等信息这,、以三幅的灰度图像即图图和图作,样输出

8、序列构成的二值图像就是输出分割图像为实验仿真例子,在平台上将新算法实验结果。这就是进行图像分割的简单原理与标准中值滤波算法、全方位结构元的开闭极大极小形态滤波器相比较。、全方位结构元的开闭极大极小利用区域面积调节尸神经元的脉冲发放值的标准中值滤波算法形态滤波器,这两种滤波器去除噪声后,还要进行迭代闽值的算法图像分割。实验中,面积阂值,的参数选择为,·,脉冲噪声是一种极端噪声它们的特征是