【图像分割】基于脉冲耦合神经网络实现细胞分割附matlab代码

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,视频资源包5000点
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
视觉智能开放平台,图像资源包5000点
简介: 【图像分割】基于脉冲耦合神经网络实现细胞分割附matlab代码

1 简介

植物胚性细胞定量分析研究需要首先将其切片图像分割处理,然后进行大分子量化分析.但植物细胞切片图像上表现出来的植物细胞特有的复杂属性,使得一般图像分割分析方法很难奏效.20世纪90年代中期发展起来的脉冲耦合神经网络PCNN直接来自于动物视觉特性研究,应当适合这类植物细胞图像的分割处理.但因目前理论很难解释PCNN数学模型参数与图像分割效果之间的关系,一般较好图像分割效果的获得需多次实验选择这些模型参数.同时在模型参数选定的情况下,其循环迭代次数直接关系到分割结果的好坏,而分割好坏的判定需人眼观察分析,这样便引入了人为干预为此提出一种建立在分割图像熵值最大原则上的PCNN植物细胞图像自动分割新算法.

2 部分代码

%主程序clcclear allclose all%%%全局变量%global w h c threshold Y%w为图像宽度,h为图像高度,alpha=0.1;beta=0.1;%%%读取并显示图像image=imread('red_blood2.bmp');figureimshow(image);title('原始无噪声图像')disp('显示原始图像。。。')X=double(image);[w,h]=size(X);%%%屏蔽噪声,测试分割部分% %添加噪声并显示% X=double(imnoise(image,'salt & pepper',0.02));% [w,h]=size(X);% figure% imshow(X/255)% title('添加了椒盐噪声的图像')% disp('显示加噪声图像。。。')% %%% %去除salt噪声% X=denoise_gj(X,2);% figure,imshow(X/255);% title('去除salt噪声后的结果')% disp('去除salt噪声。。。')%% %去除pepper噪声% X=255-X;% X=denoise_gj(X,2);% X=255-X;% figure,imshow(X/255)% title('去除pepper噪声后的结果')% disp('去除pepper噪声结束。')%%%下面为求取最小交叉熵过程,最终求取一个PCNN的迭代次数ndisp('求取最小交叉熵过程')H=zeros(1,256);for i=1:w    for j=1:h        a=X(i,j);        H(a+1)=H(a+1)+1/256;    endendD=zeros(1,15);%下面为二值分割过程disp('二值分割过程')threshold=zeros(w,h);threshold(:)=255;Y=zeros(w+1,h+1);Weight=[0.707 1 0.707;1 0 1;0.707 1 0.707];while(n>0)    for i=2:w        for j=2:h            %基于简化的PCNN模型            F=X(i,j);            V=[ Y(i-1,j-1) Y(i-1,j) Y(i-1,j+1);                Y(i,j-1) Y(i,j) Y(i,j+1);                Y(i+1,j-1) Y(i+1,j) Y(i+1,j+1)];            L=(sum(V.*Weight));            U=double(F)*(1+beta*L);            if U>threshold(i,j)                Y(i,j)=1;            else                Y(i,j)=0;            end            threshold(i,j)=exp(-alpha)*threshold(i,j);        end    end    n=n-1;endfigure,imshow(Y)title('输出二值分割图像');%%%下面为PCNN自动波特征消除细胞周围噪声、干扰的程序段disp('PCNN自动波特征消除细胞周围噪声、干扰')I=Y;[p,q]=size(I);figure,imshow(1-Y)title('PCNN自动波正向传播后图像')%%%下面为细胞计数及特定细胞提取过程disp('细胞计数')figure[L,N]=bwlabel(Y,8);disp(['共有',num2str(N),'个细胞。']);for i=1:N    [r,c]=find(L==i);    cell=bwselect(Y,c,r,8);    subplot(6,6,i)    imshow(cell);    title(['第',num2str(i),'个细胞'])    if i==36        break;    enden

3 仿真结果

4 参考文献

[1]马义德, 李廉, 戴若兰,等. 一种基于脉冲耦合神经网络的植物胚性细胞图像分割[J]. 科学通报, 2001.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

5 代码下载


相关文章
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
基于WOA-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目利用鲸鱼优化算法(WOA)优化支持向量机(SVM)参数,针对乳腺癌早期诊断问题,通过MATLAB 2022a实现。核心代码包括参数初始化、目标函数计算、位置更新等步骤,并附有详细中文注释及操作视频。实验结果显示,WOA-SVM在提高分类精度和泛化能力方面表现出色,为乳腺癌的早期诊断提供了有效的技术支持。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
基于BP神经网络的金融序列预测matlab仿真
本项目基于BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A版本进行开发与测试。通过构建多层前馈神经网络模型,利用历史金融数据训练模型,实现对未来金融时间序列如股票价格、汇率等的预测,并展示了预测误差及训练曲线。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于BP神经网络的苦瓜生长含水量预测模型matlab仿真
本项目展示了基于BP神经网络的苦瓜生长含水量预测模型,通过温度(T)、风速(v)、模型厚度(h)等输入特征,预测苦瓜的含水量。采用Matlab2022a开发,核心代码附带中文注释及操作视频。模型利用BP神经网络的非线性映射能力,对试验数据进行训练,实现对未知样本含水量变化规律的预测,为干燥过程的理论研究提供支持。
|
26天前
|
机器学习/深度学习 算法 关系型数据库
基于PSO-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目展示了利用粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的过程,提高了分类准确性和泛化能力。包括无水印的算法运行效果预览、Matlab2022a环境下的实现、核心代码及详细注释、操作视频,以及对PSO和SVM理论的概述。PSO-SVM结合了PSO的全局搜索能力和SVM的分类优势,特别适用于复杂数据集的分类任务,如乳腺癌诊断等。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 网络架构 计算机视觉
目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码
这篇文章介绍了ShuffleNetV2网络架构及其代码实现,包括模型结构、代码细节和不同版本的模型。ShuffleNetV2是一个高效的卷积神经网络,适用于深度学习中的目标检测任务。
93 1
目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于BP神经网络的CoSaMP信道估计算法matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,CoSaMP
本文介绍了基于Matlab 2022a的几种信道估计算法仿真,包括LS、OMP、NOMP、CoSaMP及改进的BP神经网络CoSaMP算法。各算法针对毫米波MIMO信道进行了性能评估,通过对比不同信噪比下的均方误差(MSE),展示了各自的优势与局限性。其中,BP神经网络改进的CoSaMP算法在低信噪比条件下表现尤为突出,能够有效提高信道估计精度。
48 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 传感器 安全
基于模糊神经网络的移动机器人路径规划matlab仿真
该程序利用模糊神经网络实现移动机器人的路径规划,能在含5至7个静态未知障碍物的环境中随机导航。机器人配备传感器检测前方及其两侧45度方向上的障碍物距离,并根据这些数据调整其速度和方向。MATLAB2022a版本下,通过模糊逻辑处理传感器信息,生成合理的路径,确保机器人安全到达目标位置。以下是该程序在MATLAB2022a下的测试结果展示。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了贝叶斯优化在CNN中的应用,包括优化过程、训练与识别效果对比,以及标准CNN的识别结果。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及视频教程。贝叶斯优化通过构建代理模型指导超参数优化,显著提升模型性能,适用于复杂数据分类任务。
|
3月前
|
安全 C#
某网络硬盘网站被植入传播Trojan.DL.Inject.xz等的代码
某网络硬盘网站被植入传播Trojan.DL.Inject.xz等的代码
|
4月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
216 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码

热门文章

最新文章