福建农林大学学报（自然科学版）
福建農林大學學報（自然科學版）
복건농림대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF FUJIAN AGRICULTURE AND FORESTRY UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2009年
6期
649-652
,共4页
图像分割%Gabor滤波器%纹理特征%BP网络%马尾松
圖像分割%Gabor濾波器%紋理特徵%BP網絡%馬尾鬆
도상분할%Gabor려파기%문리특정%BP망락%마미송
image segmentation%Gabor filter%texture feature%BP network%pinus massoniana
马尾松图像中树干部分的纹理可以很好地描述图像中的分割目标,表明神经网络可应用于该分类问题,如果给予较理想的训练样本,就可以得到较好的网络;再用此训练好的网络对输入图像进行分割就会得到较好的结果.结果表明这种方法效果良好.
馬尾鬆圖像中樹榦部分的紋理可以很好地描述圖像中的分割目標,錶明神經網絡可應用于該分類問題,如果給予較理想的訓練樣本,就可以得到較好的網絡;再用此訓練好的網絡對輸入圖像進行分割就會得到較好的結果.結果錶明這種方法效果良好.
마미송도상중수간부분적문리가이흔호지묘술도상중적분할목표,표명신경망락가응용우해분류문제,여과급여교이상적훈련양본,취가이득도교호적망락;재용차훈련호적망락대수입도상진행분할취회득도교호적결과.결과표명저충방법효과량호.
The image texture of pinus massoniana trunks could be a good description of the target image segmentation. The result showed the neural network could be applied to this kind problem. If ideal training samples were provided, the result of segmentation could be better. The experiment results showed the effect of this method was better.
