首页 期刊 西安文理学院学报·自然科学版 基于改进型脉冲耦合神经网络的空间X射线星图分割 【正文】

基于改进型脉冲耦合神经网络的空间X射线星图分割

作者:胡东友; 谢振华 威海市建筑设计院有限公司; 山东威海264200; 西安电子科技大学电子工程学院; 陕西西安710071
空间x射线星图   x射线脉冲星   脉冲耦合神经网络   图像分割  

摘要:为进行空间X射线星图分割及在X射线背景噪声中提取目标源,提出了改进的脉冲耦合神经网络图像分割算法。改进算法将图像分割成小区域,不同区域中设置不同的参数;将内部行为的调制参数设计成邻域像素灰度值分布的负耦合函数,强制降低强x射线目标源附近的强x射线背景噪声的点火频率,以提取x射线辐射点目标源。分别利用改进型PCNN模型、普通PCNN模型进行了空间X射线星图分割实验,结果表明改进型PCNN模型具有更优的分割效果。

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