基于PCNN脉冲神经网络和区域生长算法的图像分割

基于PCNN脉冲神经网络和区域生长算法的图像分割

图像分割一直是计算机视觉领域的研究热点之一。近年来，PCNN脉冲神经网络和区域生长算法被广泛应用于图像分割领域，并取得了较好的效果。本文将介绍基于PCNN脉冲神经网络和区域生长算法实现图像分割的方法，并提供相应的MATLAB源代码。

本文所采用的PCNN脉冲神经网络是由美国科学家Malsburg等人提出的，其原理是通过模拟生物学中神经元的工作过程来实现图像分割。区域生长算法则是对图像进行分块处理，将相邻像素的灰度值比较并进行聚类，最后合并成一个整体。

具体实现步骤如下：

1. 读入需要分割的图像并进行灰度化处理，获取其像素矩阵。
2. 初始化PCNN参数，包括输入权重、内部参数、输出权重以及脉冲阈值等。
3. 对图像进行PCNN脉冲神经网络处理，获取其输出神经元矩阵。
4. 根据输出神经元矩阵，运用区域生长算法实现图像分割。
5. 输出分割后的图像。

下面是MATLAB源代码：

% 读入原始图像并进行灰度化处理，获取其像素矩阵
image = imread('test.png'