基于ABC-PCNN模型的图像分割

• 作 者: 廖传柱 张旦 江铭炎
• 机 构: 漳州职业技术学院电子工程系,山东大学信息科学与工程学院
• 出 处: 南京理工大学学报
• 发表日期: 2014年04期
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 人工蜂群算法 人工蜂群算法-脉冲耦合神经网络模型 乘积型交叉熵 图像分割 pulse coupled neural network artif
• 基金项目: 国家自然科学基金（61201370）, 山东省自主创新成果转化重大专项（（No.2012CX30202）

为使标准脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)模型在图像分割中能够自适应地调整模型参数与全局阈值,提高分割效果,该文提出一种基于人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法改进的自适应PCNN模型,即人工蜂群算法-脉冲耦合神经网络(ABCPCNN)模型;提出了改进后的乘积型交叉熵函数,并利用ABC算法将此函数作为其适应度函数优化输出其连接系数和阈值。采用Lena图像和血细胞图像评估PCNN模型和ABC-PCNN模型的性能。实验结果