PDF《一种基于 PCNN的图像自动分割方法》

4 实验结果 根据以上的模型和算法, 本文用MATLAB 7.0编程实现, 我们选取cameraman和rice图像作为目标图像进行实验, 并 与文献[5]的方法进行比较.在实验中,PCNN 模型的参数: aL =0.01,β =0.035,VF =0.1,VL =0.2,Vθ =1000;

联接域权 系数矩阵为: 图1为对cameraman图像进行分割的结果 ;

图2对为rice 进行分割的结果. μ μ 一种基于PCNN的图像自动分割方法 火元莲 《自动化与仪器仪表》2008 年第

6 期(总第

140 期)

99 本文方法在迭代次数大于

30 次后分割效果基本相似, 为了使域值遍历尽可能多的像素灰度值, 在实验中迭代次数 选取了 50. (1)图 1中,对cameraman 图像的分割结果可看到,本 文提出的方法与传统的 Otus 方法分割结果接近,能很好地 去除背景,而文献[5]提出的方法保留了大量背景. (2)图2中,对rice 的分割结果可看出,通过传统的 Otus 方法分割后,在米粒周围仍有少量噪点,本文提出的 方法完全滤除了噪点, 而文献[5]提出的方法产生了较多噪 点.文献[2]对于分割结果的选取采用信息熵最大准则,当 两类的概率相等时图像的熵达到最大值.而rice 图像的前 景与背景在图像中所占比例相差较大, 导致在选取分割结果 时总是选择前景与背景所占比例相近的二值图像. 从实验结果可看出, 本文提出的方法优于文献[5]提出 的方法.与传统的 Otus 方法相比较,本文提出的方法具有 更好的普适性.

5 结论本文结合 PCNN 与类内最小散度类间最大方差准则,提 出了一种自动的图像分割方法.本文首先对传统的 PCNN 结 构进行了简化,与传统的 PCNN 结构相比较,在保持了其优 图1 cameraman图像分割结果 图2 rice图像分割结果 点的同时降低了其计算复杂性:然后通过类内最小散度类间 最大方差准则选取分割结果, 即能保证同类间较好的灰度一 致性, 又能使目标与背景间有较大的灰度差异性, 从而产生 理想的分割效果. 参考文献

1 2 李敏,蔡骋,谈 正等. 基于修正PCNN的多传感器图像融合方 法[J].中国图像图形学学报,2008,13(2):284~290 马义德, 张红娟. PCNN与灰度形态学相结合的图像去噪方法[J]. 北京邮电大学学报, 2008,31(2):108~112 祝双武, 郝重阳. 基于PCNN的植物起球图像的分割[J].中国图 像图形学学报, 2007,12(7):1230~1233 JOHNSON J L, PADGETT M L. PCNN Models and application [J].IEEE Transactions on Neural Networks, 1999,10(3): 480~498 马义德,戴若兰,李廉.一种基于脉冲耦合神经网络和图像熵的自 动图像分割方法[J].通信学报, 2002,23(1): 46~51 赵峙江, 赵春晖, 张志宏等. 一种新的PCNN模型参数估计算法 [J].电子学报, 2007,35(5):996~1000 毕英伟,邱天爽. 一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法[J]. 电子学报. 2005,33(4):647~650

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5 6 引起热媒油炉熄火故障, 对泵进行检查, 发现两台泵的叶轮 上都有严重的划痕, 媒油循环泵换新叶轮后, 热媒油流量比 较稳定,热媒油炉恢复正常运行.

3 结论我们在应用和维护热媒油炉的过程中,解决了许多生 产中的问题,为维护热媒油炉积累了许多有价值的维修经 验, 快速的故障判断、 处理以及合理改造, 为我们厂节约了 煤气, 提高了设备运行率, 降低了能耗和生产成本, 使得热 媒油炉在真空碳酸盐法脱硫工艺中应用比较稳定, 提高了硫 的回收率,实现了节能减排,达到了净化煤气的目标. 参考文献