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马义德
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期刊论文
一种基于脉冲耦合神经网络的植物胚性细胞图像分割
科学通报，2001，46（21）：1781～1786，-0001，（）：
植物胚性细胞定量分析研究需要首先将其切片图像分割处理，然后进行大分子量化分析但植物细胞切片图像上表现出来的植物细胞特有的复杂属性，使得一般图像分割分析方法很难奏效20世纪90年代中期发展起来的脉冲耦合神经网络PCNN直接来自于动物视觉特性研究，应当适合这类植物细胞图像的分割处理但因目前理论很难解释PCNN数学模型参数与图像分割效果之间的关系，一般较好图像分割效果的获得需多次实验选择这些模型参数同时在模型参数选定的情况下，其循环迭代次数直接关系到分割结果的好坏，而分割好坏的判定需人眼观察分析，这样便引入了人为干预为此提出一种建立在分割图像熵值最大原则上的PCNN植物细胞图像自动分割新算法。
【免责声明】以下全部内容由[马义德]上传于[2005年02月25日 19时40分36秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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