【摘 要】
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设计了一种脉冲耦合神经网络（PCNN）结合最小交叉熵理论的图像二值分割算法,可提高监管码识别过程中字符图像二值分割的准确度,并适合于在FPGA上实现.根据不同灰度图像点火时刻
【基金项目】
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河北省科技支撑计划(16220308D);天津市科技特派员项目(16JCTPJC50600)
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设计了一种脉冲耦合神经网络（PCNN）结合最小交叉熵理论的图像二值分割算法,可提高监管码识别过程中字符图像二值分割的准确度,并适合于在FPGA上实现.根据不同灰度图像点火时刻不同的特性,使用PCNN算法对图像进行迭代处理,并计算每次处理后的交叉熵.再利用最佳分割图像与原图像的交叉熵最小的理论,确定最佳迭代处理次数,从而得到最佳的二值分割图像.该方法实现了图像的自动分割,效果由于传统的大津（OSTU）算法.提出了该算法在FPGA上实现方案,实验结果验证了方案的可行性.
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