基于pcnn的圖像分割的matlab實(shí)現(xiàn)(文件)
【正文】 end 70. end 76. 77. 邊緣檢測(cè)：3. T=Jiabian(X)。5. W=zeros(a,b)。7. forT(i+1,j)==0)|(T(i,j1)==0amp。9. Y(i1,j1)=n。12. end2. [m,n]=size(X)。4. for6. if7. Y(i,j)=X(1,j1)。i~=1amp。10. elseif11. Y(i,j)=X(i1,n)。j~=1amp。14. elseif j==n+2 i==(m+2)amp。20. elseif 24. end 變換：1. function3. Y=zeros(m+2,n+2)。5. for7. Y(i,j)=0。 本程序?yàn)樽罨镜腜CNN圖像分割，可從以下兩個(gè)方面進(jìn)行拓展，PCNN的參數(shù)比較多，而且一般根據(jù)實(shí)驗(yàn)后的經(jīng)驗(yàn)決定，參數(shù)確實(shí)非常難，可以通過(guò)一些智能算法對(duì)其參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，使用改進(jìn)的PCNN效果會(huì)更好。處理效果：end11. else8. if6. 4. for2. [m,n]=size(X)。28. 27. end Y(i,j)=X(i1,j1)。23. j==n+2 Y(i,j)=X(m,1)。19. i==1amp。j==1 Y(i,j)=X(m,j1)。13. elseif12. j==n+2amp。Y(i,j)=X(i1,1)。9. elseif8. j~=1amp。for5. 3. Y=zeros(m+2,n+2)。這一步也非常重要——加邊，所謂加班就是在二維方向上對(duì)圖像進(jìn)行擴(kuò)充，把擴(kuò)充后的圖像最邊緣作為
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