PCNN インパルス ニューラル ネットワークと領域拡張アルゴリズムに基づく画像セグメンテーション
画像のセグメンテーションは、コンピューター ビジョンの分野における重要なタスクであり、画像を類似の特性を持つ異なる領域に分割することを目的としています。この記事では、PCNN スパイキング ニューラル ネットワークを領域拡大アルゴリズムと組み合わせて使用し、画像セグメンテーションを実現する方法を紹介します。また、読者がこのプロセスを実装できるように、対応する MATLAB コードも提供します。
PCNN (パルス結合ニューラル ネットワーク) は、生物学的な神経系のニューロン間の相互作用をシミュレートする、生物学的にインスピレーションを得たニューラル ネットワーク モデルです。PCNN は、パルスの伝播および結合プロセスをシミュレートすることにより、画像内のエッジおよびテクスチャの特徴を効果的に抽出できます。領域拡張アルゴリズムは、ピクセルの類似性に基づいた画像セグメンテーション手法であり、シード ピクセルから開始して、隣接するピクセルとの類似性を比較することによって領域を徐々に拡張します。
以下は、PCNN パルス ニューラル ネットワークと領域拡張アルゴリズムを組み合わせて画像セグメンテーションを実現する MATLAB コードです。
% 读取输入图像
image = imread('input_image.jpg');
% 初始化PCNN参数
alpha = 0.1;