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傳統脈沖耦合神經網絡模型描述神經元之間的內在聯系時，僅僅考慮神經元之間的空間位置信息，忽略了神經元之間的灰度信息，使神經元之間的連接權值不準確，易產生誤分割現象。為了解決這一問題，本文采用柵格元的響應函數作為神經元之間的連接權值，得到新的連接輸入項。在新的連接權值中，不僅考慮了局部區域的灰度信息，而且考慮了局部區域的方差信息，同時繼承了柵格元神經元的優點，即具有較強的方向性、位置相對性和周期性。通過對遙感圖像、生活圖像、血管圖像進行仿真對比實驗，實驗結果說明本文提出的算法優于傳統脈沖耦合神經網絡模型。
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圖像分割是圖像處理的基礎，分割的準確率影響到后續圖像處理效果，得到廣泛的研究和應用。圖像分割方法很多，其中，脈沖耦合神經網絡（pulse couple neural network， PCNN）模型具有對灰度相似的像素點進行分組的優點，減少局部灰度差異，彌補局部區域的微小間斷，優于其他自動分割方法。但脈沖耦合神經網絡模型參數多，影響PCNN 模型分割效果，選擇最優參數成為PCNN 模型圖像分割的難點之一；神經元之間關系復雜，PCNN 模型難以準確描述神經元之間的內在關系，影響分割效果。
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