基于PCNN分割的癌细胞图像识别方法研究     

厉谨  康涛  李力 《咸阳师范学院学报》2010,25(2):49-52

在一个用于癌细胞识别的图像处理系统中使用形态学特征来识别癌细胞,提高了系统识别癌细胞的稳定性与有效性。首先采用了一种基于PCNN的细胞分割方法,有效去除微小干扰点,利用链码技术进行细胞参数的测量,利用形态学特征检出可疑癌细胞。实验结果表明,该方法是可行有效的。  相似文献   

基于Ostu优化的PCNN电力故障区域提取          下载免费PDF全文

林亚君陈学军 《福建工程学院学报》2020,(6):593-597

为更好实现红外图像中电力设备故障区域的提取,提出改进PCNN(脉冲耦合神经网络) 的故障区域提取方法。基于Otsu 算法(大津法,又称最大类间差法) 计算红外图像的最优分割阈值,作为PCNN 迭代的初始阈值。以最大类间方差作为PCNN 模型的收敛判据,实现红外图像自动分割以提取电力故障区域。实验表明,该算法与Otsu、K-means、传统PCNN 方法相比,能够更全面、精确地提取电力故障区域,为后续故障类型识别奠定基础。  相似文献   

基于脉冲耦合神经网络的火焰图像分割技术研究     

厉谨  李力 《科技风》2009,(17)

火灾是我们日常生活最常见的一种灾害。目前已经出现了许多火灾探测的技术,如测温、感烟、感光等。传统的火灾报警系统并不检测火焰本身,所以存在误报率高、检测时间较长等缺点。  相似文献   

基于DT-CWT和自适应PCNN模型的多聚焦图像融合方法研究          下载免费PDF全文

张腾敏  林斯乐  朱胜  洪培瑶 《唐山学院学报》2021,34(6):16-22,69

针对传统图像融合方法在多聚焦图像融合中存在细节丢失、边缘模糊和焦点不清楚等问题,提出一种基于双树-复小波变换（DT-CWT）优化显著性测度和自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）模型的多聚焦图像融合方法。首先,将两张聚焦区域不同的输入图像使用双树-复小波分解成低频子带和高频子带;然后,对低频子带采用基于显著性测度的度量方法计算小波融合系数,对于高频子带,采用自适应PCNN模型计算触发时间来选取高频融合子带;最后,通过双树-复小波逆变换重构得到融合结果。与其他融合方法进行对比,结果表明,基于文章所提方法的融合图像更加自然清晰,具有较高的边缘保持度,同时保留了更多的细节信息,因此,此方法可以大大提高图像质量。  相似文献