TACSTechnology and Application of Computer Science2998-89262998-8934Art and Design10.61369/TACS.2025060040Article基于脉冲耦合神经网络的图像分割应用研究https://artdesignp.com/journal/TACS/2/6/10.61369/TACS.2025060040李春林,祖立卓,王晓燕,张兵,任宏2025262025-03-28本文对夜间图像分割进行了研究，先采用指数变换对夜间图像实施预处理操作，再引入脉冲耦合神经网络分解模型，完成后续的图像分割任务。实验结果表明，使用该方法对夜间图像分割，分割后的图像轮廓、纹理和细节等方面都具有较好的效果，有利于人眼的观察。脉冲耦合神经网络,指数变换,图像分割

 [1] 黄鹏,郑淇,梁超.图像分割方法综述[J].武汉大学学报(理学版),2020,66(06):519-531.DOI:10.14188/j.1671-8836.2019.0002. [2] 刘健庄,栗文青.灰度图象的二维Otsu自动阈值分割法[J].自动化学报,1993,(01):101-105.DOI:10.16383/j.aas.1993.01.015. [3] 段瑞玲,李庆祥,李玉和.图像边缘检测方法研究综述[J].光学技术,2005,(03):415-419. [4] 陆剑锋,林海,潘志庚.自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用[J].计算机辅助设计与图形学学报,2005,(10):28-33. [5] 孙吉贵,刘杰,赵连宇.聚类算法研究[J].软件学报,2008,(01):48-61. [6] 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,(01):46-51. [7]Eckhorn R,Reitboeck H J,Arndt M, et al.Feature linking via synchronization among distributed assemblies:Simulations of results from cat visual cortex[J].Neural Computation,1990,2(3):293-307. [8]Johnson J L,Padgett M L,Friday W A. Multiscale image factorization[C].Neural Networks,1997,International Conference on. IEEE,1997,3:1465-1468. [9] 李春林,张兵,祖立卓,等.基于脉冲耦合神经网络分解模型的夜间图像增强研究[J].现代信息科技,2021,5(20):62-66.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.20.017. [10] 史红亮.基于均方根阈值的PCNN图像分割算法研究[J].昆明冶金高等专科学校学报,2023,39(02):90-97.