针对红外自动监控电力设备是否存在故障问题，结合脉冲耦合神经网络(PCNN)同步点火特性，提出一种基于PCNN的红外图像感兴趣区域提取方法。首先针对原始的动态阈值振荡问题，采用神经元点火信息构建新的动态阈值，并建立连接系数与点火区域信息之间的内在关系,从而使得神经元自适应地发生点火。为了进一步确保每一次迭代中所捕获的神经元与点火区域的相似性，在模型框架内融合了一种聚类规则，进而有效更新动态阈值，并给出了停止迭代的方法。实验表明，该提取区域方法性能优于传统阈值、normalized cuts以及经典