摘要：为了实现对多目标图像和灰度不均匀图像的分割,文中提出了基于区域生长的局部脉冲耦合神经网络(RG-LPCNN)图像分割方法。首先,利用显著性检测方法提取出原始图像的显著性图。然后,根据直方图阈值法对显著性图进行粗分割,得出目标与背景,并将目标的质心作为RG-LPCNN的初始种子点。其次,将高斯核与原始图像的卷积结果作为放大系数,使得动态阈值具有了局部特性。最后,利用RG-LPCNN对图像进行分割,实现对多目标图像以及灰度不均匀图像的分割。将RG-LPCNN和其他阈值分割方法在自然图像、灰度不均匀图像上进行了对比,结果表明:RG-LPCNN在分割多目标图像和灰度不均匀图像方面具有较好的分割效果,验证了RG-LPCNN的有效性。

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