基于PCNN模型的生物细胞图像分割

doi:10.3969/j.issn.1007-2985.2014.01.011

journal6 ›› 2014, Vol. 35 ›› Issue (1): 46-49.DOI: 10.3969/j.issn.1007-2985.2014.01.011

基于PCNN模型的生物细胞图像分割

张小琴，余列，李懿

（阿坝师范高等专科学校生化系，四川汶川623002）

出版日期:2014-01-25 发布日期:2014-01-25
作者简介:张小琴（1982-）,女,四川新都人,阿坝师范高等专科学校生化系讲师,硕士,主要从事生物医学图像处理研究.
基金资助:
四川省教育厅重点项目(13ZA0039);阿坝师范高等专科学校校级资助项目(ASB12-29)

Biological Cell Image Segmentation Based on PCNN

ZHANG Xiao-Qin, YU Lie, LI Yi

(Department of Biochemistry,A’Ba Teachers College,Wenchuan 623002，Sichuan China)

Online:2014-01-25 Published:2014-01-25

摘要/Abstract

摘要：在基于脉冲耦合神经网络（PCNN）模型中，讨论了模型中阈值θ、链接权ω和迭代次数量N等参数的求解方法；采用最大熵值及PCNN模型对生物细胞图像进行了分割，并分析了各参数对图像分割质量的影响.实验结果表明，分割图像熵值越大，分割图像总体效果越好.

关键词： PCNN, 图像分割, 细胞分割

Abstract: Based on pulse coupled neural network (PCNN) model,the method for determining the parameters about the model of threshold θ,link power ω,iterative number of times N have been discussed.And the biological cell image segmentation has been investigated by means of maximum entropy and PCNN model,with the influence of various parameters on the quality of image segmentation analyzed.Results demonstrate that the greater the image entropy value is,the better the overall effect will be.

Key words: PCNN, image segmentation, cell segmentation

张小琴, 余列, 李懿. 基于PCNN模型的生物细胞图像分割[J]. journal6, 2014, 35(1): 46-49.

ZHANG Xiao-Qin, YU Lie, LI Yi. Biological Cell Image Segmentation Based on PCNN[J]. journal6, 2014, 35(1): 46-49.

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基于PCNN模型的生物细胞图像分割

Biological Cell Image Segmentation Based on PCNN

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