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文檔簡介
1、圖像分割是圖像處理、模式識別和人工智能等多個領(lǐng)域中的重要課題，也是計算機視覺技術(shù)中首要的、重要的關(guān)鍵步驟。人類對自身視覺機理研究的不斷深入及計算機技術(shù)的迅速發(fā)展為圖像分割問題的解決提供了新的途徑。結(jié)合振蕩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像分割的方法，推動了圖像分割向智能化方向發(fā)展。
本文著重于將振蕩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論用于圖像分割。通過對傳統(tǒng)的圖像分割方法的比較分析，重點討論了傳統(tǒng)的局部興奮全局抑制振蕩網(wǎng)絡(luò)（Locally Excitatory
2、Globally Inhibitory Oscillator Network，以下簡稱LEGION）圖像分割算法，并通過仿真實驗證實其分割的可行性與存在的不足。
作者首先重點針對傳統(tǒng)的LEGION圖像分割算法存在的參數(shù)變化對分割效果影響大和運算速度慢的這兩點不足，通過引入新的鄰域權(quán)值和鄰域耦合項的計算規(guī)則，分析了圖像灰度差與圖像分割中抑制權(quán)值的關(guān)系，提出了基于灰度自適應(yīng)的簡化LEGION算法。接著通過應(yīng)用目標(biāo)邊緣特征和相似
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