机器人采摘苹果果实的K-means和GA-RBF-LMS神经网络识别 被引量：43

1

作者 贾伟宽 赵德安 +3 位作者 刘晓洋 唐书萍 阮承治 姬伟 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第18期175-183,共9页

为进一步提升苹果果实的识别精度和速度,从而提高苹果采摘机器人的采摘效率。提出一种基于K-means聚类分割和基于遗传算法(genetic algorithm,GA)、最小均方差算法(least mean square,LMS)优化的径向基(radial basis function,RBF)神经... 为进一步提升苹果果实的识别精度和速度,从而提高苹果采摘机器人的采摘效率。提出一种基于K-means聚类分割和基于遗传算法(genetic algorithm,GA)、最小均方差算法(least mean square,LMS)优化的径向基(radial basis function,RBF)神经网络相结合的苹果识别方法。首先将采集到的苹果图像在Lab颜色空间下利用K-means聚类算法对其进行分割,分别提取分割图像的RGB、HSI颜色特征分量和圆方差、致密度、周长平方面积比、Hu不变矩形状特征分量。将提取的16个特征作为神经网络的输入,对RBF神经网络进行训练,以得到苹果果实的识别模型。针对RBF神经网络学习率低、过拟合等不足,引入遗传算法对RBF隐层神经元个数和连接权值进行优化,采取二者混合编码同时进化的优化方式,最后再利用LMS对连接权值进一步学习,建立新的神经网络优化模型(GA-RBF-LMS),以提高神经网络的运行效率和识别精度。为了获得更精确的网络模型,在训练过程中,苹果果实连同树枝、树叶一块训练;得到的模型在识别过程中,可一定程度上避免枝叶遮挡对果实识别的影响。为了更好地验证新方法,分别与传统的BP(back propagation)和RBF神经网络、GA-RBF优化模型比较,结果表明,该文算法对于遮挡、重叠果实的识别率达95.38%、96.17%,总体识别率达96.95%;从训练时间看,该文算法虽耗时较长,用150个样本进行训练平均耗时4.412 s,但训练成功率可达100%,且节省了人工尝试构造网络结构造成的时间浪费;从识别时间看,该文算法识别179个苹果的时间为1.75 s。可见GA-RBF-LMS网络模型在运行效率和识别精度较优。研究结果为苹果采摘机器人快速、精准识别果实提供参考。 展开更多

关键词 图像处理 算法 识别 苹果采摘机器人 K-means分割 特征提取 GA-rbf神经网络

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RBF神经网络和阈值分割实现视网膜硬性渗出自动检测 被引量：6

2

作者 高玮玮 沈建新 王玉亮 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2013年第7期859-865,共7页

为自动检测出眼底图像中的硬性渗出,构建眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出一种基于RBF神经网络和阈值分割的硬性渗出自动检测方法。首先,利用基于最小类内离散度的改进Otsu分割方法对眼底图像绿色通道进行粗分割获取病灶候... 为自动检测出眼底图像中的硬性渗出,构建眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出一种基于RBF神经网络和阈值分割的硬性渗出自动检测方法。首先,利用基于最小类内离散度的改进Otsu分割方法对眼底图像绿色通道进行粗分割获取病灶候选区域;然后,利用logistic回归对候选区域的多个特征进行选择;最后,利用候选区域的优化特征集及相应判定结果建立RBF神经网络;此外,提出采用后处理以进一步提高检测精度。利用本文方法对50幅不同颜色、不同亮度的眼底图像进行硬性渗出自动检测,得到图像水平灵敏度100%,特异性90.9%,准确率96.0%;病灶区域水平灵敏度93.9%,阳性预测值95.5%;平均每幅图像处理时间13.6 s。结果表明本文方法稳定可靠,能快速有效地自动检测出眼底图像中的硬性渗出。 展开更多

关键词 眼底图像 硬性渗出 rbf神经网络 阈值分割 自动检测

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基于RBF神经网络在图像分割参数估计的应用 被引量：1

3

作者 朱程辉 陈昕 王金玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第30期85-87,共3页

论文提出了基于RBF神经网络图像分割参数估计的方法。该方法利用RBF神经网络良好的函数逼近性能,通过RBF神经网络对预处理后的图像有关参数进行估计,得到计算最优分割阈值所需的图像参数。该方法经过实验证明完全能达到图像分割要求。

关键词 最优阈值 图像分割 rbf神经网络

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核聚类改进的RBF神经网络遥感影像分类 被引量：2

4

作者 王梦秋 万幼川 李刚 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2014年第1期96-100,共5页

为提高RBF神经网络遥感影像分类算法的分类效果,本文提出了一种基于核聚类的改进方法。文中采用武汉地区的SPOT影像为实验数据,比较了改进算法与传统基于K均值的RBF神经网络的分类结果,试验表明改进算法的总体精度和Kappa系数均高于传... 为提高RBF神经网络遥感影像分类算法的分类效果,本文提出了一种基于核聚类的改进方法。文中采用武汉地区的SPOT影像为实验数据,比较了改进算法与传统基于K均值的RBF神经网络的分类结果,试验表明改进算法的总体精度和Kappa系数均高于传统算法。 展开更多

关键词 遥感影像分类 rbf神经网络 核聚类 OTSU算法 影像分割

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基于边缘检测及RBF神经网络的遥感图像帧特征动态识别技术 被引量：2

5

作者 薛薇 张锋 +2 位作者 凡静 王博 李娜 《计算机测量与控制》 2023年第7期163-168,共6页

为解决分辨率超限问题,实现对遥感图像帧特征对象的精准识别,提出基于边缘检测及RBF神经网络的遥感图像帧特征动态识别技术;求解微分算子与OTSU阈值,并以此为基础,确定边缘节点追踪参数的取值范围,实现对遥感图像边缘检测;根据RBF神经... 为解决分辨率超限问题,实现对遥感图像帧特征对象的精准识别,提出基于边缘检测及RBF神经网络的遥感图像帧特征动态识别技术;求解微分算子与OTSU阈值,并以此为基础,确定边缘节点追踪参数的取值范围,实现对遥感图像边缘检测;根据RBF神经网络机制的构建标准,推导神经性激活函数,完成RBF神经网络识别模型的设计;在所选遥感图像中,实施帧特征分割处理,再联合动态合并条件,计算超像素指标与并行识别参量,完成基于边缘检测及RBF神经网络的遥感图像帧特征动态识别方法的设计;实验结果表明,在边缘检测与RBF神经网络模型的作用下,主机元件在长、宽、高3个方向上对于遥感图像帧特征对象的识别精度都达到了100%,分辨率超限问题得到较好解决,符合精准识别遥感图像特征的实际应用需求。 展开更多

关键词 边缘检测 rbf神经网络 遥感图像 帧特征 动态识别 OTSU阈值 神经性激活函数 超像素

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一种基于NSCT变换的RBF神经网络自适应阈值去噪方法

6

作者 余昌勤 邹云波 +1 位作者 李小彦 谷雨 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第4期295-298,共4页

提出一种基于非下采样Contourlet变换的径向基神经网络(RBF)自适应阈值去噪方法.在NSCT域通过RBF神经网络使目标误差函数GCV(T)的最小化,从而确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪.利用NSCT的平移不变性来抑制伪Gibbs失真,从而能完整地保... 提出一种基于非下采样Contourlet变换的径向基神经网络(RBF)自适应阈值去噪方法.在NSCT域通过RBF神经网络使目标误差函数GCV(T)的最小化,从而确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪.利用NSCT的平移不变性来抑制伪Gibbs失真,从而能完整地保留图像的纹理和边缘等信息.实验结果表明,该方法可以有效去除高斯噪声,提高图像的峰值信噪比. 展开更多

关键词 非下采样CONTOURLET变换 径向基(rbf)神经网络 图像去噪 软阈值

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基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法 被引量：69

7

作者 徐志刚 赵祥模 +2 位作者 宋焕生 雷涛 韦娜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2260-2266,共7页

提出了一种基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法,该算法首先将1024×1024像素大小的路面裂缝图像分为256个64×64像素大小的子块,然后采用直方图估计的方法获得每个子块图像原始直方图的混合高斯拟合函数,两个高斯... 提出了一种基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法,该算法首先将1024×1024像素大小的路面裂缝图像分为256个64×64像素大小的子块,然后采用直方图估计的方法获得每个子块图像原始直方图的混合高斯拟合函数,两个高斯函数的交叉点即是每个子块图像的最优分割阈值。利用该阈值对整幅图像进行二值化后,在两种尺度条件下采用形状分析方法对子块二值图像进行快速分类和"野点"删除,最终实现了裂缝区域的精确定位。试验结果表明:本文提出的阈值分割方法应用于裂缝图像分割,其性能要优于极小误差法、Ostu阈值法、最大熵法等经典算法;采用形状分析对分割后二值化图像进行后续处理,可实现裂缝区域的快速、准确定位。 展开更多

关键词 图像处理 路面裂缝检测 阈值分割 直方图估计 形状分析 神经网络

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彩色图像分割方法综述 被引量：324

8

作者 林开颜 吴军辉 徐立鸿 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2005年第1期1-10,共10页

由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用,为了使该领域的研究人员对当前各种... 由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用,为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解,因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,即先对各种颜色空间进行简单介绍,然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述,并比较了它们的优缺点,通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。 展开更多

关键词 彩色图像分割 彩色图像处理 灰度图像 颜色空间 边缘检测 聚类 特征空间 综述 表达 方法

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多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验 被引量：38

9

作者 师春香 吴蓉璋 项续康 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2001年第1期70-78,共9页

卫星云图自动分割是实现卫星云图云系自动识别的基础 .选用 1 992～ 1 994年和 1 997～1 998年夏季有典型天气系统的 1 77幅 GMS红外云图建立了云系模型库 ,云系分类样本 30 79个 ,包含 1 6类云系 ,云系分割样本 2 764个 .利用云系分割... 卫星云图自动分割是实现卫星云图云系自动识别的基础 .选用 1 992～ 1 994年和 1 997～1 998年夏季有典型天气系统的 1 77幅 GMS红外云图建立了云系模型库 ,云系分类样本 30 79个 ,包含 1 6类云系 ,云系分割样本 2 764个 .利用云系分割样本集进行神经网络试验 ,训练集为从 32幅云图中抽取的 484个样本 ,测试集为从 1 45幅云图中抽取的 2 2 80个样本 ,神经网络模型训练正确率达到 98.8% ,测试正确率为 86.4% .用 1 997年 7月 1 8～ 2 1日和 1 998年 6月 1 5～ 1 7日的两组卫星云图做自动分割应用试验 ,结果经专家判识 ,正确率达到 90 %以上 .本文的工作表明 :用多阈值和人工神经网络相结合方法对卫星云图进行云分割在实际应用中是可行的 .卫星云图自动分割系统的输入是 GMS红外云图 ,输出是分割出的每一个云区 ,同时还包括云区的边界链码、起始点、周长、面积 ,并保留了原始图像数据 .在下一步的云系识别过程中 ,可以在此基础上进行云系分类识别试验 . 展开更多

关键词 卫星云图 自动分割 人工神经网络 多阈值

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指纹图像分割中新特征的提出及其应用(英文) 被引量：14

10

作者 王森 张伟伟 王阳生 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期622-627,共6页

指纹身份鉴定是最可靠的身份鉴定方法之一 .指纹图像的分割是自动指纹识别系统中的重要一步 .在本论文中 ,我们提出了一种高效实用的指纹图像分割方法 .我们提取出了能使分割算法更加精确的两个新特征 .在其它的很多分割算法中 ,由于应... 指纹身份鉴定是最可靠的身份鉴定方法之一 .指纹图像的分割是自动指纹识别系统中的重要一步 .在本论文中 ,我们提出了一种高效实用的指纹图像分割方法 .我们提取出了能使分割算法更加精确的两个新特征 .在其它的很多分割算法中 ,由于应用的特征不能很好的反映出模糊区的特征 ,因此不能够很好的区分前景和模糊区 .由于可能在模糊区提取出虚假的细节 ,这将很大的程度上影响指纹识别系统的整体性能 .然而 ,由于我们提出的两个新特征 ,我们的算法可以和很好的区分出前景与模糊区 ,因此该分割算法可以降低虚假细节的数目 .我们选用监督的RBF神经网络来进行分类并选取典型的样本用来训练 . 展开更多

关键词 生物识别 图像处理 指纹识别 分割 神经网络 rbf网络

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一种参数自适应的简化PCNN图像分割方法 被引量：31

11

作者 周东国 高潮 郭永彩 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1191-1197,共7页

为了进一步延伸脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像分割中的应用,本文对PCNN模型作了简化和改进,并探讨和分析了参数的设置方法.首先利用阈值和脉冲输出所对应的区域均值之间的关系,提出了一种优化连接系数的方... 为了进一步延伸脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像分割中的应用,本文对PCNN模型作了简化和改进,并探讨和分析了参数的设置方法.首先利用阈值和脉冲输出所对应的区域均值之间的关系,提出了一种优化连接系数的方法,使得模型最终以迭代的方式得到分割结果.在仿真和真实红外图像上实验结果表明,文中方法能取得较优的分割效果,且相比于常用的阈值方法以及较新的PCNN方法,文中的简化模型对噪声及复杂图像具有更好的适应性和鲁棒性. 展开更多

关键词 脉冲耦合神经网络 红外图像分割 阈值 连接系数

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基于灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络的图像分割 被引量：9

12

作者 李海燕 张榆锋 +1 位作者 施心陵 陈建华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第10期2753-2756,共4页

为有效分割图像,提出了灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络(GIT-PCNN)。GIT-PCNN简化了传统PCNN模型,将其指数衰减的阈值改进为图像的灰度迭代阈值。GIT-PCNN分割图像时无需进行参数和循环次数选择,也无需使用特定原则确定循环结束条件,一次... 为有效分割图像,提出了灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络(GIT-PCNN)。GIT-PCNN简化了传统PCNN模型,将其指数衰减的阈值改进为图像的灰度迭代阈值。GIT-PCNN分割图像时无需进行参数和循环次数选择,也无需使用特定原则确定循环结束条件,一次点火过程完成分割。GIT-PCNN分割图像时充分利用了图像的灰度信息和PCNN特有的空间邻近及像素灰度值相似集群发放脉冲提供的图像局部位置信息。实验结果表明,GIT-PCNN在主观及客观的分割性能和速度上均优于经典的PCNN分割方法。 展开更多

关键词 图像分割 脉冲耦合神经网络 指数衰减阈值 灰度迭代阈值 分割性能

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自适应分层阈值的简化PCNN红外人体图像分割 被引量：14

13

作者 周东国 高潮 郭永彩 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期208-214,共7页

针对红外人体图像中人体目标亮度分布不均匀且易与背景混叠等引起分割不完整的问题,提出一种自适应分层阈值的简化PCNN(SPCNN)红外人体图像分割方法.该方法摒弃了传统SPCNN模型中的动态阈值指数衰减下降机制,采用神经元点火区域与未点... 针对红外人体图像中人体目标亮度分布不均匀且易与背景混叠等引起分割不完整的问题,提出一种自适应分层阈值的简化PCNN(SPCNN)红外人体图像分割方法.该方法摒弃了传统SPCNN模型中的动态阈值指数衰减下降机制,采用神经元点火区域与未点火区域的统计特性构建自适应分层阈值;同时结合神经元同步点火机制并引入最近邻均值聚类规则控制神经元点火,以达到较高的分割精度.在真实红外人体图像集上与几种图像分割方法进行对比的实验结果表明,文中方法能取得较优的分割效果以及较小的分类错误率,且与传统的SPCNN模型相比,文中的SPCNN模型参数的设置更加简化. 展开更多

关键词 脉冲耦合神经网络 分层阈值 红外图像分割 聚类

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基于改进型脉冲耦合神经网络的图像分割方法 被引量：5

14

作者 徐学强 汪渤 +1 位作者 于家城 苗常青 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第1期126-128,131,共4页

脉冲耦合神经网络(Pu lse Coup led N eura l N etw ork,PCNN)具有良好的脉冲传播特性,在图像分割中得到了广泛应用。针对其需要人机交互通过实验确定其相关参数,实时性差等问题,改进了标准的PCNN模型,提出了一种基于改进型脉冲耦合神... 脉冲耦合神经网络(Pu lse Coup led N eura l N etw ork,PCNN)具有良好的脉冲传播特性,在图像分割中得到了广泛应用。针对其需要人机交互通过实验确定其相关参数,实时性差等问题,改进了标准的PCNN模型,提出了一种基于改进型脉冲耦合神经网络的图像分割方法。仿真结果表明,该方法实时性好、自适应性强,分割出的目标轮廓清楚,细节更多。 展开更多

关键词 脉冲耦合神经网络 图像分割 图像熵 阈值

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一种基于小波变换的图像过渡区提取及分割方法 被引量：15

15

作者 赵茂程 郑加强 凌小静 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期103-107,共5页

具有复杂背景的树木图像的分割对于精确对靶施药及智能化植保机械的设计具有重要意义。为实现树木图像的精确分割,针对该类图像的特点,该文提出了一种基于小波变换的过渡区提取树木图像分割方法。通过对比小波变换系数、小波变换系数聚... 具有复杂背景的树木图像的分割对于精确对靶施药及智能化植保机械的设计具有重要意义。为实现树木图像的精确分割,针对该类图像的特点,该文提出了一种基于小波变换的过渡区提取树木图像分割方法。通过对比小波变换系数、小波变换系数聚类以及小波包系数,最终选取了同时能够分解出更多高频、低频信息的小波包变换系数提取特征,根据小波包变换系数定义了小波能量比参数,将小波能量比参数值归一化为图像灰度值,采用自适应阈值和神经网络两种方法提取了过渡区,实现了具有复杂背景树木图像的分割。试验表明,该方法分割精度高,对于分割复杂背景的树木图像具有特别意义。 展开更多

关键词 小波变换 小波包 过渡区 树木图像 分割 阈值 神经网络

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医学图像分割方法 被引量：18

16

作者 邱明 张二虎 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第6期1557-1559,1588,共4页

图像分割是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术,是大多数图像分析及视觉系统的重要组成部分。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域,在临床诊疗中起着越来越重要的作用。到目前为止对医学图像的分割已有上百种方法,但还没有一... 图像分割是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术,是大多数图像分析及视觉系统的重要组成部分。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域,在临床诊疗中起着越来越重要的作用。到目前为止对医学图像的分割已有上百种方法,但还没有一个公认的最好方法,也没有一个判断分割是否成功的客观标准。总结了目前广泛应用的医学图像分割方法,讨论了每类分割方法的特点和其所适用的范围,说明了医学图像分割研究的目的及意义,展望了医学图像处理的发展前景和面临的挑战。 展开更多

关键词 医学图像分割 阈值 可变模型 人工神经网络 统计学

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基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法 被引量：18

17

作者 李鹏松 李俊达 +1 位作者 吴良武 胡建平 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第6期1436-1442,共7页

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题,提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法,通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景,并基于AlexNet构造新的卷积神经网络.与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明,在... 针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题,提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法,通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景,并基于AlexNet构造新的卷积神经网络.与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明,在样本数量不足的图像识别任务中,该算法识别效果较理想,与其他卷积神经网络相比,具有更高的识别准确度、更低的识别误差和更快的收敛速度. 展开更多

关键词 图像识别 阈值分割法 卷积神经网络

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红外图像中的行人检测 被引量：4

18

作者 郭永彩 胡瑞光 高潮 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1070-1073,共4页

为了有效地检测红外图像中的行人,提出了一种基于神经网络的检测方法。采用三维中值滤波来提取背景图像,用图像差分法提取目标区域(regions of interest,ROIs),提出傅里叶描述子作为目标区域形状特征;设计了BP神经网络分类器并用来对ROI... 为了有效地检测红外图像中的行人,提出了一种基于神经网络的检测方法。采用三维中值滤波来提取背景图像,用图像差分法提取目标区域(regions of interest,ROIs),提出傅里叶描述子作为目标区域形状特征;设计了BP神经网络分类器并用来对ROIs进行识别。通过大量不同种类不同形状的样本对分类器进行验证,结果表明该分类器具有较高的识别率和较低的虚警率,能够快速有效地识别ROIs,具有良好的分类能力。 展开更多

关键词 红外图像 阈值分割 行人检测 BP神经网络

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基于组合优化神经网络的航空发动机叶片损伤图像分割 被引量：3

19

作者 石宏 张维亮 +2 位作者 田中笑 李楠 李波 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第5期1603-1605,共3页

采用PNN网络和RBF网络相融合的方法对航空发动机叶片损伤图像进行分割,选取损伤图像80个像素点的RGB值和HSV值分别作为PNN网络和RBF网络的输入样本;针对PNN网络和RBF网络的不足,采用GA算法优化PNN网络和RBF网络的输入参数;考虑到叶片损... 采用PNN网络和RBF网络相融合的方法对航空发动机叶片损伤图像进行分割,选取损伤图像80个像素点的RGB值和HSV值分别作为PNN网络和RBF网络的输入样本;针对PNN网络和RBF网络的不足,采用GA算法优化PNN网络和RBF网络的输入参数;考虑到叶片损伤图像采集过程中不确定因素对分割结果的影响,采用D-S证据理论将两种网络分割结果进行融合,进而得到最终的叶片损伤图像分割结果;在30组测试样本中正确识别组数为29,识别率高达96.67%,实践表明,该方法有效地克服了凭借单一识别网络和单一信息源进行叶片损伤图像分割的不足,实现了对叶片损伤图像的高效分割。 展开更多

关键词 PNN神经网络 rbf神经网络 GA算法 D-S证据理论 图像分割

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基于超模糊熵ULPCNN二值图像分割算法研究与实现 被引量：8

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作者 唐土生 陈绚青 《激光杂志》 北大核心 2016年第1期113-116,共4页

图像的精确分割能够加快后期图像的处理,在实际图像处理中具有广泛的应用。脉冲耦合神经网络虽在处理图像分割、图像平滑度中具有众多优点,但存在神经元点火状况相对复杂,对全局图像阀值不能清楚的展现等缺点。针对以上缺点本文提出了一... 图像的精确分割能够加快后期图像的处理,在实际图像处理中具有广泛的应用。脉冲耦合神经网络虽在处理图像分割、图像平滑度中具有众多优点,但存在神经元点火状况相对复杂,对全局图像阀值不能清楚的展现等缺点。针对以上缺点本文提出了一种Unit-Linking PCNN(ULPCNN)抑制捕获模型,在模型中引入了阀值函数该函数呈指数上升;在单纯的PCNN图像分割中引入超模糊熵得到了基于超模糊熵ULPCNN二值图像自动分割算法,实现对图像数据的模糊性和不精确性进行有效处理,对图像进行自动分割。并与最大香农熵图像分割法、最小交叉熵图像分割法以及最小模糊的ULPCNN图像分割法等进行了比较,实验仿真说明本文提出的分割图像算法更加可靠有效。 展开更多

关键词 图像分割 脉冲耦合神经网络 阀值函数 超模糊熵

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