基于pcnn的圖像分割的matlab實現(xiàn)(參考版)
2025-01-19 12:57本頁面
【正文】 本程序為最基本的PCNN圖像分割，可從以下兩個方面進行拓展，PCNN的參數(shù)比較多，而且一般根據(jù)實驗后的經(jīng)驗決定，參數(shù)確實非常難，可以通過一些智能算法對其參數(shù)進行訓練，使用改進的PCNN效果會更好。處理效果：end11. else8. Y(i,j)=0。7. if6. for5. 4. for3. Y=zeros(m+2,n+2)。2. [m,n]=size(X)。變換：1. function28. 27. end end 24. Y(i,j)=X(i1,j1)。23. j==n+2 elseif20. Y(i,j)=X(m,1)。19. i==(m+2)amp。 j==n+2 i==1amp。 j==1 elseif14. Y(i,j)=X(m,j1)。13. j~=1amp。elseif12. Y(i,j)=X(i1,n)。11. j==n+2amp。elseif10. Y(i,j)=X(i1,1)。9. i~=1amp。elseif8. Y(i,j)=X(1,j1)。7. j~=1amp。if6. for5. 4. for3. Y=zeros(m+2,n+2)。2. [m,n]=size(X)。這一步也非常重要——加邊，所謂加班就是在二維方向上對圖像進行擴充，把擴充后的圖像最邊緣作為圖像的邊緣，以下程序?qū)崿F(xiàn)圖像的擴充1. function12. endend10. Y(i1,j1)=n。9. T(i+1,j+1)==0)|(T(i+1,j1)==0amp。T(i+1,j)==0)|(T(i,j1)==0amp。if(T(i,j)
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