本程序是运用脉冲耦合神经网络（PCNN）算法进行图像分割的一个实例。基于PCNN的图像分割是一种图像像素相似度临近相似性的图像分割方法，已被广泛应用于图像平滑，分割及边缘检测等图像处理领域。-This program is an instance of the algorithm for image segmentation using pulse coupled neural network (PCNN). PCNN-based segmentation of an image pixel s

提出一种新的显着性检测方法，通过将区域级显着性估计和像素级显着性预测与CNN（表示为CRPSD）相结合。对于像素级显着性预测，通过修改VGGNet体系结构来执行完全卷积神经网络（称为像素级CNN）以执行多尺度特征学习，基于该学习进行图像到图像预测以完成像素级显着性检测。对于区域级显着性估计，首先设计基于自适应超像素的区域生成技术以将图像分割成区域，基于该区域通过使用CNN模型（称为区域级CNN）来估计区域级显着性。通过使用另一CNN（称为融合CNN）融合像素级和区域级显着性以形成nal显着图，并