作者：徐学强; 汪渤; 于家城; 苗常青脉冲耦合神经网络图像分割图像熵阈值
摘要：脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network，PCNN）具有良好的脉冲传播特性，在图像分割中得到了广泛应用。针对其需要人机交互通过实验确定其相关参数，实时性差等问题，改进了标准的PCNN模型，提出了一种基于改进型脉冲耦合神经网络的图像分割方法。仿真结果表明，该方法实时性好、自适应性强，分割出的目标轮廓清楚．细节更多。
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《弹箭与制导学报》（CN：61-1234/TJ）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《弹箭与制导学报》办刊宗旨是报道导弹、制导、控制、导航、弹药、火箭、弹道、气动力、模拟及相关技术领域的学术论文，报道该专业领域最新研究动态和科研成果，为该专业领域的科研、生产、教学、部队使用服务。
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