研究目的
研究利用双层脉冲耦合神经网络（PCNN）模型，在光照变化和复杂背景下开发稳健的猕猴桃检测分割算法。
研究成果
所提出的双层PCNN模型能在光照变化和复杂背景下准确分割成熟猕猴桃目标，平均误分类率仅为4.75%。未来工作包括优化算法并将其应用扩展至更具挑战性的水果目标。
研究不足
由于猕猴桃表面不光滑和存在黑斑，分割后的猕猴桃对象上会出现孔洞和小面积错误分割块。融合步骤中的参数λ会影响分割质量，该参数通过实验确定。
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一种基于双层脉冲耦合神经网络模型的猕猴桃检测图像分割算法
DOI：10.1016/j.compeleceng.2019.106466
期刊：Computers & Electrical Engineering
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
针对光照变化和复杂背景下猕猴桃检测的通用精准图像分割算法，已成为机器视觉研究中最具挑战性的问题之一。本研究提出一种基于双层脉冲耦合神经网络（PCNN）模型的鲁棒分割算法：首先构建融合图像频域调谐显著性的改进型PCNN作为基础架构；其次在第一层双层PCNN中确定RGB色彩模式下猕猴桃图像的最优色差信息；随后通过全变分模型将增强色调特征与这些最优色差特征融合；最后利用双层PCNN的第二层重分割构建目标区域。实验结果表明，该算法在主观视觉效果和客观量化评估方面均显著优于现有典型算法。
作者：
Fuliang He，Chunyun Fu，Huanzhe Shao，Jianqiao Teng
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