基于神经网络的图像分割算法在FPGA上的实现

PCNN；图像分割；最佳分割；最小交叉熵；

脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network ， PCNN ）是一种新型神经网络模型，作为研究图像分割的常用方法，一直广受关注。针对目前大量文献关注PCNN模型仿真实现研究的情况，本文基于PCNN模型提出了将最小交叉熵分割算法在FPGA硬件平台上进行实现。相比于传统的PCNN软件实现以及最大信息熵分割算法实现的方案，本文提出的图像分割方案最佳分割精准度高，具有处理速度快，实时性强，图像分割效果好的优势，应用范围更广，因此该设计具有较高实际应用价值。

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