本文介绍了如何使用MATLAB基于脉冲耦合神经网络（PCNN）进行图像分割。首先加载图像，然后将其转换为灰度并二值化。接着设置PCNN参数，初始化状态矩阵，通过迭代计算神经元脉冲传播和输出，最终得到分割结果。调整参数可优化分割效果。
基于脉冲耦合神经网络实现图像分割的MATLAB代码
图像分割是计算机视觉领域中的重要任务，它将图像划分为不同的区域或对象，以便更好地理解和处理图像。脉冲耦合神经网络（Pulse-Coupled Neural Networks，PCNN）是一种模拟生物脉冲神经网络的人工神经网络模型，它在图像处理任务中具有一定的优势。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于PCNN的图像分割，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备一张待分割的图像。这里我们假设已经将图像加载到MATLAB的工作空间中，并且存储在名为"image.jpg"的文件中。
% Step 1: 加载图像
image = imread('image.jpg');
% Step 2: 图像预处理
grayImage = rgb2gray
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