41、图像分割与去噪技术：SEON与RBFNN的应用

图像分割与去噪技术：SEON与RBFNN的应用

1. 单一兴奋性振荡器网络（SEON）用于彩色图像分割

在彩色图像分割领域，单一兴奋性振荡器网络（SEON）是一种有效的方法。

1.1 振荡器的同步与去同步

振荡器的同步与去同步是SEON的基础。当ES（激发源）向振荡器发送激发信号时，振荡器状态设为忙碌， Tbusy 置为零，振荡器的值增加到1并触发。若ES处于忙碌状态， Tbusy = Tbusy + 1 。当一个片段中的振荡器达到ES阈值（ θES = 0.8 ）时，ES会向该振荡器发送脉冲，引发振荡器触发，并瞬间触发连锁反应，从而破坏同一片段内振荡器的同步，实现去同步。

1.2 彩色图像分割算法

SEON使用美国国家标准局（NBS）单位色差来衡量HVC颜色空间中的颜色差异，该空间描述的颜色接近人类感知。以下是具体的分割算法步骤：
1. 将所有振荡器的刺激 Sj 设置为1。
2. 对于灰度值 k 从0到255：
- 对于任何灰度值为 k 且未标记的振荡器 i ：
- 对于 i 的四个最近邻 j （并行运行）：
- 如果 dNBS(i,j) > θNBS （ θNBS =