华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2009, Vol. 37 ›› Issue (5): 49-53.

• 电子、通信与自动控制 • 上一篇    下一篇

基于PCNN的图像二值化及分割评价方法

马义德 苏茂君 陈锐   

  1. 兰州大学 信息科学与工程学院, 甘肃 兰州 730000
  • 收稿日期:2008-07-09 修回日期:2008-10-16 出版日期:2009-05-25 发布日期:2009-05-25
  • 通信作者: 马义德(1963-),男,教授,主要从事数字图像处理、DSP应用等研究. E-mail:ydma@lzu.edu.cn
  • 作者简介:马义德(1963-),男,教授,主要从事数字图像处理、DSP应用等研究.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60572011,60872109);甘肃省自然科学基金资助项目(07101LIZA015);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-06-0900)

Image Binarization Based on PCNN and Corresponding Segmentation Evaluation Method

Ma Yi-de  Su Mao-jun  Chen Rui   

  1. School of Information Science and Engineering, Lanzhou University, Lanzhou 730000, Gansu, China
  • Received:2008-07-09 Revised:2008-10-16 Online:2009-05-25 Published:2009-05-25
  • Contact: 马义德(1963-),男,教授,主要从事数字图像处理、DSP应用等研究. E-mail:ydma@lzu.edu.cn
  • About author:马义德(1963-),男,教授,主要从事数字图像处理、DSP应用等研究.
  • Supported by:

    国家自然科学基金资助项目(60572011,60872109);甘肃省自然科学基金资助项目(07101LIZA015);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-06-0900)

摘要: 针对目前图像二值化方法通用性不强、自适应阈值选取难,以及单一图像分割评价缺乏可靠性的问题,对基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像二值化方法及其参数选择进行了研究,提出了一种综合考虑多种评价准则的用于评价图像分割效果的方法.实验结果表明:基于PCNN的二值化方法非常适合于各类图像的分割,具有分割精度高的特点;与单一评价方法相比,文中的综合评价方法能够更加客观准确地反映分割方法的分割效果.

关键词: 脉冲耦合神经网络, 二值化, 图像分割, 评价准则

Abstract:

In order to overcome the weak adaptability and the difficulty in selecting the adaptive threshold of the traditional image binarization and to improve the reliability lacking in the traditional single evaluation of image seg- mentation, an image binarization method based on pulse-coupled neural network (PCNN) is investigated, and the corresponding parameters are selected. Afterwards, a composite segmentation evaluation method comprehensively considering various evaluation criteria is proposed. Experimental results show that the PCNN-based image binariza- tion method is of high accuracy and is suitable for the segmentation of varied images, and that, as compared with the traditional single evaluation methods, the proposed composite method can evaluates the performances of segmen- tation algorithms more objectively and accurately.

Key words: pulse-couple neural network, binarization algorithm, image segmentation, evaluation criteria