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| 1 | 基于机器视觉和支持向量机的温室黄瓜识别显示文摘针对复杂温室环境中的成熟黄瓜,采用脉冲耦合神经网络分割黄瓜图像,利用数学形态学方法处理,把黄瓜从图像背景中分离出来;提取各连通区域的4个几何特征值和灰度共生矩阵基础上的3个纹理特征值,作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入特征向量;利用训练好的分类器判别图像中的黄瓜。试验结果表明:用于试验的70幅黄瓜图像,正确识别率达82.9%,基于脉冲耦合神经网络分割结合LS-SVM的方法,适合复杂背景的温室黄瓜识别。 | 王海青 姬长英 顾宝兴 安秋 | 2012 | 农业机械学报2012，43，3： | 117 |
| 2 | 一种基于交叉熵的改进型PCNN图像自动分割新方法显示文摘脉冲耦合神经网络(PCNN)是20世纪90年代形成和发展的一种新型神经网络。为了自动地进行精确的图像分割,在基于图像处理的前提下,对现有的PCNN模型进行了改进,即从原始图像与分割图像的目标之间、背景之间的差异性出发,提出了一种基于最小交叉熵准则的改进型PCNN图像分割新方法。通过计算机仿真,该方法能够自动确定循环迭代次数和自动选取最佳阈值,并与基于最大香农熵的PCNN分割方法进行了比较。实验结果表明,该方法优于香农熵准则PCNN分割,其不仅对图像分割精度高,而且具有较强的适用性。 | 刘勍 马义德 钱志柏 | 2005 | 中国图象图形学报(A辑)2005，10，5： | 58 |
| 3 | 基于改进蜂群算法优化神经网络的玉米病害图像分割显示文摘更加细致的体现病害外部形态特征和较为完好的保留病害区域颜色纹理信息,是玉米等作物病害分割的关键性研究问题之一。该文提出一种基于改进人工蜂群算法的脉冲耦合神经网络图像分割算法,该算法以最大香农熵和最小交叉熵加权线性组合作为蜂群算法收益度评价函数,通过引入尺度因子调整引领蜂和跟随蜂的解搜索策略,改进后人工蜂群算法与脉冲耦合神经网络相结合,实现网络参数的自动优化调节。在RGB色彩子空间上将该算法用于一组玉米常见病害彩色图像分割,并借鉴利用彩色图像合并策略得到最终病害分割结果。试验表明,该文算法较为细致的体现病害外部形态特征,较为完好的保留了颜色纹理信息;利用分割区域色度误分度V(I)值作为评判标准,该文算法V(I)幅值顺次降低2.03%、7.05%、10.15%和11.2%,综合降低了7.32%也优于对比算法。因此,该文算法为病害彩色图像分割提供了一种较为有效的方法。 | 温长吉 王生生 于合龙 苏恒强 | 2013 | 农业工程学报2013，29，13： | 47 |
| 4 | 一种基于PCNN赋时矩阵的图像去噪新算法显示文摘该文从图像脉冲噪声的特点出发,提出了基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)赋时矩阵的图像去噪算法。赋时矩阵是由PCNN产生的一种从空间图像信息到时间信息的映射图,在图像处理中,赋时矩阵包含有与空间相联系的有用信息。计算机仿真结果表明,通过对PCNN赋时矩阵分析与处理,综合运用相关方法,可以有效地滤除被脉冲噪声污染的图像噪声,且恢复图像的视觉效果明显地好于中值滤波、均值滤波及维纳法得到的结果,其信噪比高、去噪能力强、对边缘和细节的保护性好、适应性强。 | 刘勍 马义德 | 2008 | 电子与信息学报2008，30，8： | 21 |
| 5 | 基于PCNN自动波特征的血细胞图像分割和计数方法显示文摘在生物医学领域,由于细胞图像的低灰度、亮度的不均匀性以及细胞图像特有的复杂结构特性,使得细胞图像分割和计数非常困难。大量研究表明,PCNN非常适用于图像处理,本研究提出了一种基于PCNN自动波特征的血细胞图像分割和计数算法。首先运用PCNN对血细胞图像进行了降噪,分割等预处理,然后利用PCNN自动波的传播特性去除了细胞图像中的微小干扰物体,并通过对分割图像进行标记实现了对血细胞图像的准确计数和特定细胞的单独分割,实验结果表明,该方法非常有效。 | 苏茂君 王兆滨 张红娟 马义德 | 2009 | 中国生物医学工程学报2009，28，1： | 13 |
| 6 | 基于超模糊熵ULPCNN二值图像分割算法研究与实现显示文摘图像的精确分割能够加快后期图像的处理,在实际图像处理中具有广泛的应用。脉冲耦合神经网络虽在处理图像分割、图像平滑度中具有众多优点,但存在神经元点火状况相对复杂,对全局图像阀值不能清楚的展现等缺点。针对以上缺点本文提出了一种Unit-Linking PCNN(ULPCNN)抑制捕获模型,在模型中引入了阀值函数该函数呈指数上升;在单纯的PCNN图像分割中引入超模糊熵得到了基于超模糊熵ULPCNN二值图像自动分割算法,实现对图像数据的模糊性和不精确性进行有效处理,对图像进行自动分割。并与最大香农熵图像分割法、最小交叉熵图像分割法以及最小模糊的ULPCNN图像分割法等进行了比较,实验仿真说明本文提出的分割图像算法更加可靠有效。 | 唐土生 陈绚青 | 2016 | 激光杂志2016，37，1： | 8 |
| 7 | PCNN图像分割技术研究显示文摘在图像处理中,精确的图像分割可以加快后续的处理工作,具有更好的应用性。根据近些年提出的脉冲耦合神经网络模型在图像分割中的应用,给出其在图像分割中的基于熵函数、准则函数、参数调整和改进的脉冲耦合神经网络模型的4种方法,并对各个方法进行了综述。最后根据模型的基本特性和文献进展情况,给出脉冲耦合神经网络模型在图像分割中未来的研究方向。 | 沈艳 张晓明 韩凯歌 姜劲 | 2014 | 现代电子技术2014，37，2： | 8 |
| 8 | 图像分割研究方法及进展显示文摘本文首先介绍几类经典的图像分割方法并分析了各自的特点;接着讲述了几种结合特定工具的图像分割方法:然后介绍了图像分割的应用现状;最后对图像分割技术进行展望。 | 宋寅卯 刘磊 | 2010 | 电脑学习2010，，2： | 7 |
| 9 | 基于改进遗传脉冲耦合神经网络的玉米病害图像分割方法显示文摘作物病害图像分割是利用数字图像处理技术进行病害识别的关键性技术环节之一,现有病害分割方法存在病害区域外部形态特征细节保留程度差和颜色纹理信息丢失等问题。针对上述问题,提出一种基于改进遗传算法的脉冲耦合神经网络分割方法。首先改进遗传算法,以信息熵的加权线性组合作为优化适应度函数用以在每次迭代过程中评价脉冲耦合神经网络对于病害区域的分割效果,通过计算种群适应度方差和适应度均值自适应调整遗传算法的交叉概率和变异概率;然后将改进遗传算法与脉冲耦合神经网络相结合,实现网络连接系数、衰减系数和幅值系数的自动优化调节;最后利用改进遗传脉冲耦合神经网络分割算法,在RGB子空间分别对病害图像进行病害区域分割,将分割结果利用RGB颜色空间子图合并策略实施合并,从而得到最终的图像分割结果。将此算法、最小交叉熵阈值化算法和GA-PCNN算法用于玉米黑瘤粉病彩色图像病害区域分割。结果表明:从主观视觉评测角度,此算法分割效果较好,能够较为细致的呈现病害区域的外部形态特征和较为完好的保留病害区域的颜色纹理特征;从客观量化评测角度,此分割算法在目标区域分割匹配率、错分率和正确率上明显优于最小交叉熵阈值化算法和GA-PCNN算法。 | 徐亚静 温长吉 王增辉 | 2013 | 吉林农业大学学报2013，35，4： | 5 |
| 10 | An energy conduction model for cell image segmentation显示文摘Cell image segmentation is an essential step in cytopathological analysis.Although their execution speed is fast,the results of cell image segmentation by conventional pixel-based,edge-based and continuity-based methods are often coarse.Fine structures in a cell image can be obtained with a method that quickly adjusts the threshold levels.However,the processing time of such a method is usually long and the final results may be sensitive to intensity differences and other factors.In this article,a new energy model is proposed that synthesizes a differential equation from the conventional and level set methods,and utilizes the nonuniformity property of cell images (e.g.cytoplasms are more uneven than the background).The feasibility and robustness of the proposed model was demonstrated by processing relatively complicated background images of both simulated and real cell images. | MA JingFeng BU JiaJun HOU Kai BAO ShangLian CHEN Chun | 2011 | Chinese Science Bulletin2011，56，10： | 4 |
| 11 | 基于直方图矢量重心的PCNN图像目标识别新方法显示文摘对传统PCNN模型进行简化与改进,从适合图像处理的角度提出了赋时矩阵的概念;利用物理学相关概念定义了一种新的赋时矩阵图像直方图矢量不变特征,并将该特征运用在图像目标识别中;通过实验证明了算法的优越性。 | 刘勍 马义德 | 2006 | 电子技术应用2006，32，10： | 3 |
| 12 | 一种基于Parzen窗法和Renyi熵的图像分割阈值选取新方法显示文摘采用Parzen窗技术来估计图像灰度值的空间概率分布,再用Renyi熵来构造目标函数,最后在图像灰度范围内搜索,使此目标函数最小的灰度值作为最佳全局阈值。实验结果表明,此方法对图像分割的精度非常高,且适应性强。 | 熊福松 王士同 | 2006 | 计算机应用研究2006，23，12： | 3 |
| 13 | 基于改进模型的PCNN动态行为的实验研究显示文摘验证了真实生物神经元非线性动态特性,并对PCNN模型的生物学特征进行了合理模拟。在Stewart等人的简化PCNN模型的基础上,对该模型每个时刻定阈值策略进行了改进研究。将改进模型应用于图像分割时并在分割记录每个时刻的阈值,实验结果验证了PCNN模型中阈值指数衰降机制的合理性,进一步说明了PCNN模型动态行为的正确性和该模型与真实神经元的接近程度,体现了PCNN模型的生物学基础。 | 马义德 刘映杰 夏春水 钱志柏 | 2006 | 中国生物医学工程学报2006，25，5： | 3 |
| 14 | 一种生物彩色图像自动分割新方案显示文摘结合新一代神经网络———脉冲耦合神经网络和色彩空间分解技术,提出了一种对植物染色切片图像切实有效的自动分割新方案.该方案首次引入最大熵决策机制,同时充分利用了彩色图像的色彩信息,极大地提高图像分割的准确性,简化了传统算法的复杂度,缩短了运行时间,易于在实时系统上实现.实验结果表明该方案与传统的方案相比,分割结果比较准确.同时既保证了整体轮廓,又保留了重要细节. | 马义德 王兆滨 张新国 祝英 | 2009 | 哈尔滨工业大学学报2009，41，9： | 3 |
| 15 | 基于PCNN和非线性滤波万有引力的医学图像融合显示文摘为了更好地满足现代医学临床诊断和治疗的需要,提高医学图像的融合质量,提出在提升小波变换的基础上,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)和像素点的非线性滤波万有引力的医学图像融合方法。低频子系数采用基于区域灰度均值的融合规则;高频子系数采用自适应PCNN的融合规则,将像素的非线性滤波万有引力作为简化的PCNN模型中的链接强度,使PCNN能够自适应调节链接强度的大小,并根据点火矩阵确定高频子系数。实验结果表明,该方法得到的融合图像比其他融合方法保留了更多的边缘细节信息,各项评价指标均有所提高,有更好的融合性能。 | 刘雯敏 陈秀宏 | 2014 | 计算机工程与应用2014，50，24： | 3 |
| 16 | 基于互信息改进型脉冲耦合神经网络多值图像分割显示文摘为了自动地进行图像的多值分割,从原始图像与分割图像之间的相互关系出发,以最大互信息为优化分割目标,以互信息熵差作为一种新的分类类数判据,在对传统脉冲耦合神经网络模型改进的基础上,提出了一种基于最大互信息改进型脉冲耦合神经网络图像多值分割算法.理论分析和实验结果表明,该方法能够自动确定最佳分割迭代次数及最佳分割灰度类数,对分割图像具有良好的特征划分能力,且在分割类数较少的情况下,能较好地保持图像细节、纹理及边缘等信息,对不同图像分割准确度高,具有较强的适用性. | 刘勍 许录平 马义德 苏哲 | 2010 | 光子学报2010，39，5： | 2 |
| 17 | PCNN图像分割技术进展综述显示文摘图像分割是模式识别和计算机视觉中的一个经典问题。近年来出现了很多图像分割新技术,其中基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像分割技术由于它源于猫的大脑视觉皮层上的同步脉冲发放现象最为引人注目。本文对PCNN图像分割技术进行了全面的介绍。 | 丁顺全 李德俭 | 2009 | 科技信息2009，，25： | 1 |
| 18 | 反馈式脉冲耦合神经网络模型及应用研究显示文摘脉冲耦合神经网络模型自从被提出以来,在图像处理领域得到了广泛的应用,现在被称为第三代神经网络模型。反馈式脉冲耦合神经网络模型是在其基础上,通过将脉冲耦合神经网络的输出二值图像相或和异或后反馈到输入端,从而建立起反馈的框架,对退化输入图像进行相应分量的提取,在此基础上进行图像信号的合成,从而实现了退化图像的增强。试验仿真结果验证了该模型的实用性和可信性。 | 齐春亮 马义德 张在峰 | 2006 | 无线电工程2006，36，11： | 1 |
| 19 | 基于非抽样contourlet和PCNN的图像凹点检测方法研究显示文摘在目标识别中,人眼并不凝视整幅图像,为了获得更多图像信息,人眼会在不同区域中进行凹点(foveation points)检测。然而,从某些方向上获得的凹点对实际目标的识别可能是无用或者干扰的信息。为此提出了一种基于非抽样contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像凹点检测方法,该方法在传统凹点检测方法中引入非抽样contourlet变换,充分利用了非抽样contourlet变换对图像处理的高度方向选择性。最后,对影响凹点选取的脉冲耦合神经网络输出函数这一数学模型及其阈值的选择问题进行了研究。 | 邱秀清 马义德 朱望飞 张恩溯 王佳宁 | 2008 | 系统仿真学报2008，20，10： | 1 |
| 20 | 基于PCNN的高斯混合模型运动检测改进方法显示文摘针对固定摄像机的视频监控系统,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测方法.改进方法引入PCNN算法,针对模型匹配问题,提出自适应局部阈值算法并结合区域增长思想,利用PCNN的迭代计算,逐步检测出运动目标.实验表明,改进的方法与传统方法相比具有更好的运动目标检测能力,在运动目标和背景的灰度值差别比较小的情况下,能改善其运动目标检测的效果. | 朱望飞 马义德 邱秀清 | 2009 | 兰州大学学报(自然科学版)2009，45，2： | 1 |
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