pcnn脉冲耦合神经网络的图像分割

很好的mATLAB代码，利用最大交叉熵，确定迭代次数，完成pcnn脉冲耦合神经网络的图像分割，效果很好

clc
clear all
close all
%%
%参数设置
np = 50;%迭代次数
alpha_F = 0.5;
alpha_L = 0.1;
alpha_T = 0.5;
vF = 0.5;
vL = 1.0;
vT = 95.4;%对于5用155;对于4用120；对于2\3用110
M = [0.5 1 0.5; 1 0 1; 0.5 1 0.5];
%%
im=imread（‘u3.jpg‘）;
if length（size（im）） == 3
    im = rgb2gray（im）;
end
im=imresize（im0.5）;
figureimshow（uint8（im））;
title（‘原始图像‘）;

%%
[p q]=size（im）;
New = zeros（p q）;
%%
beta = 0.3;
deta = 3;
%% 
L = zeros（p q）;
T = vT * ones（p q）;
Y = zeros（p q np）;
Y0 = zeros（p q）;
F = double（im）;
H = zeros（1 np）;
R = zeros（p q）;
Res = zeros（p q）;
for i = 1:np
    L = exp（-alpha_L） * L + conv2（Y（: : i） M ‘same‘）;
    U = F .* （1 + beta * L）;
    Y（: : i + 1） = im2double（U > T）;
    T = T - deta + vT * Y（: : i + 1）;
    P1 = sum（sum（Y（: : i + 1））） / （p * q）;
    P0 = 1 - P1;
    H（i） = -P1 * log10（P1） - P0 * log10（P0）;
end
%%
n_best = find（H == max（H））;
for n = 1:n_best
    R = R + Y（: : n）;
end
for i=1:p
    for j=1:q
        if R（ij）>1
            Res（ij）=1;
        end
    end
end
%%

Pa_AreaMin = 1024;
BwImgArea  = bwareaopen（Res Pa_AreaMin  8）;
BwImgArea=double（BwImgArea）;

for i=1:p
    for j=1:q
        if Res（ij）==BwImgArea（ij）
            out（ij）=0;
        else out（ij）=1;
        end
    end
end

out=out*255;

figure imshow（uint8（out））;
title（‘PCNN分割效果‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1399  2011-12-15 14:56  codeandpaper\pcnn_seg.m

     文件     408597  2012-09-03 23:07  codeandpaper\一种基于交叉熵的改进型PCNN图像自动分割新方法.caj

     目录          0  2012-09-03 23:06  codeandpaper

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               409996                    3