改进型脉冲耦合神经网络高分辨率SAR图像分割 (2013年)

针对高分辨率SAR(合成孔径雷达)图像噪声强，目标分割难度大的特点，提出一种改进的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network，PCNN)模型的SAR图像分割算法。首先根据SAR图像中相干斑噪声的特点，采用复小波进行去噪。然后，在传统PCNN模型的基础上，对神经元的输入信号，尤其是链接系数和阈值的非线性衰减子因子进行了改进和简化，同时对链接强度系数β进行理论上的近似推导，并减少人工设置的参数。最后，通过最佳阈值对其结果进行二值化处理得到感兴趣的目标图像。实验结果表明，改进后的