【摘 要】
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轮廓信息是图像基本特征中非常具有研究意义的一种特征信息,提取出图像中目标物体准确的轮廓为图像后续处理提供了非常大的便利。同时,轮廓提取作为特征提取和目标识别的重要
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轮廓信息是图像基本特征中非常具有研究意义的一种特征信息,提取出图像中目标物体准确的轮廓为图像后续处理提供了非常大的便利。同时,轮廓提取作为特征提取和目标识别的重要基础,得到了数字图像处理、计算机视觉领域的极大关注,具有重要的运用价值和研究意义。脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,简称PCNN）是一种仿生脉冲神经网络,它所具有的生物学背景,以及神经元同步脉冲发射特性使其在轮廓提取应用上有着独特的优势。然而,由于PCNN在进行迭代的过程中,被其他神经元激发的神经元只能在下一次迭代时发射脉冲的性质,所以提取出的轮廓存在断点。同时随着科技的进步,彩色图像的普及,PCNN无法直接处理彩色图像的局限性也限制了其发挥。针对当前彩色图像轮廓提取问题中,现有方法存在的缺点与难点,本论文在深入研究PCNN模型的基础上,提出了一种三通道融合策略下的RG-PCNN彩色图像轮廓提取算法以及一种超像素信息指导下的RG-PCNN的彩色轮廓提取两种算法,旨在进一步发挥PCNN在轮廓提取上优势的同时,解决其存在的局限性。整个论文的主要工作包括:1)提出了一种三通道融合策略下的RG-PCNN彩色图像轮廓提取。主要思路为对彩色图像进行RGB三通道分离后,利用RG-PCNN对三张灰度图像分别提取轮廓,再进行加权融合,巧妙的解决了传统PCNN无法对彩色图像直接进行处理的问题。其中区域生长算法与PCNN相结合的RG-PCNN可以一定程度的解决轮廓的断点问题。2)提出了一种超像素信息指导下的RG-PCNN的彩色轮廓提取。该算法在上文提出的轮廓提取算法过程中引入SLIC超像素对RG-PCNN做出指导,利用超像素可以很好的保持完整边界的特性,进一步解决轮廓出现断点的情况。通过调节两个参数:超像素数量n和RG-PCNN中连接项系数的最大值β8（6）,得到不同的实验结果,并且依照实验结果设置了最佳的参数。3)在BSDS500数据集中进行大量实验,同时对结果进行了定量和定性的对比分析和说明。得到的实验结果印证了算法的有效性和实用性。4)基于Matlab图形用户界面设计并实现了一种基于PCNN的彩色图像轮廓提取系统,系统具有界面简洁明了、操作方便快捷的特点,为轮廓提取构造了一个实用的实验平台。
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