论文研究-基于遗传算法和简化PCNN的裂缝检测方法.pdf下载

为能够在复杂背景下检测裂缝、分析裂缝图像特征，由脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural networks，PCNN）的运行特征和神经元的状态变化分析简化PCNN模型，将简化PCNN模型用于裂缝图像的目标检测。针对PCNN无法确定裂缝图像的最优检测以及脉冲门限具有非线性因子的问题，提出了一种基于遗传算法（genetic algorithm，GA）和简化PCNN的裂缝图像检测方法。该方法采用最小误差准则作为遗传算法的适应度函数，并且根据遗传算法具有全局最优解的特点确定简化PCNN中各因子的值，实现了简化PCNN的裂缝图像自动分割。将该方法与不同的分割方法对实际裂缝图像的处理结果进行比较，通过区域对比度、准确率和召回率等客观指标进行定量分析，表明了该方法对裂缝图像检测的有效性与通用性。