提出了基于点火频率的PCNN灰度图像分割方法,利用熵的变化量作为收敛判据,实现了PCNN神经网络的灰度图像自动分割. 基于点火频率的ＰＣ Ｎ Ｎ灰度图像分割方法研究术 黄荣杰１’２，崔世林２ （１．华中科技大学，湖北武汉４３００７４； ２．南阳理工学院，河南南阳４７３００４） 摘要：提出了基于点火频率的ＰＣＮＮ灰度图像分割方法，利用熵的变化量作为收敛判据，实现了 ＰＣＮＮ神经网络的灰度图像自动分割。 关键词：脉冲耦合神经网络图像分割点火频率参数选择熵 由于脉冲耦合神经网络（ＰＣＮＮ）具有良好的脉冲传 其中形、Ｍ均是连接权重矩阵，ｙ表示神经元点火信 播特性，从而在图像处理、模式识别等领域获得了广泛 息，ｄ。，ｄ，为时间衰减常量，ｎ，¨为连接和反馈输入常 的应用。但是，一定条件下ＰＣＮＮ动态行为呈现一种周期 量，Ｓｍ为神经元止接受的外界刺激，一般为图像的灰度 性…，同时，在用ＰＣＮＮ对图像进行分割时也存在循环迭 值。在连接调制部分，反馈输入靠和……