[发明专利]一种基于Spiking神经网络的图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于Spiking神经网络的图像分割方法，步骤如下：(1)、基于视觉皮层中存在着多个的感受野，通过自动地搜索图片内在的规律和本质属性，动态构建输入层‑隐藏层‑输出层模式的Spiking神经网络；(2)、获取输入的图像，将图像等分成小区域，选择每个小区域内梯度最小的点作为构建的Spiking神经网络输入的初始点；(3)、根据得到的图像的小区域相邻像素点的差异，计算欧几里得距离，构建Spiking神经网络权重；(4)、在经过前面3个步骤动态生成的Spiking神经网络中，根据Spiking阈值点火模型和竞争方式，输出图像的分割结果。本发明方法基于Spiking神经网络，更具有生物可解释性，能够快速，准确地完成复杂环境中的图像分割和识别。

主权项

1.一种基于Spiking神经网络的图像分割方法，其特征在于：步骤如下：步骤(1)、基于视觉皮层中存在着的多个感受野结构，自动地搜索输入的图像内在的规律和本质属性，初步动态构建输入层‑隐藏层‑输出层模式的Spiking神经网络结构；步骤(2)、获取输入的图像，将图像等分成小区域，选择每个小区域内梯度最小的点作为构建的Spiking神经网络输入的初始点；步骤(3)、根据图像中相邻像素点的差异，计算欧几里得距离，构建Spiking神经网络权重；步骤(4)、基于经过前面3个步骤动态生成的Spiking神经网络，根据Spiking阈值点火模型和竞争方式，输出图像的分割结果。