沈阳理工大学学报
瀋暘理工大學學報
침양리공대학학보
JOURNAL OF SHENYANG INTITUTE OF TECHNOLOGY
2005年
3期
26-30
,共5页
神经元网络%遗传算法%图像分割
神經元網絡%遺傳算法%圖像分割
신경원망락%유전산법%도상분할
目标图像因其背景复杂、照度不均而难以通过常规分割方法得到有效分割,本文使用一种遗传-神经网络算法来分割图像,即对神经元网络引入遗传算法进行训练,并且采用了自适应的遗传参数,提出了分两个级别加以训练.实验表明,该算法可以正确分割图像,能够大幅度提高分割效率,有效提高图像分割的鲁棒性和精度,对具有不同目标大小和信噪比的图像也能得到较好的分割效果.
目標圖像因其揹景複雜、照度不均而難以通過常規分割方法得到有效分割,本文使用一種遺傳-神經網絡算法來分割圖像,即對神經元網絡引入遺傳算法進行訓練,併且採用瞭自適應的遺傳參數,提齣瞭分兩箇級彆加以訓練.實驗錶明,該算法可以正確分割圖像,能夠大幅度提高分割效率,有效提高圖像分割的魯棒性和精度,對具有不同目標大小和信譟比的圖像也能得到較好的分割效果.
목표도상인기배경복잡、조도불균이난이통과상규분할방법득도유효분할,본문사용일충유전-신경망락산법래분할도상,즉대신경원망락인입유전산법진행훈련,병차채용료자괄응적유전삼수,제출료분량개급별가이훈련.실험표명,해산법가이정학분할도상,능구대폭도제고분할효솔,유효제고도상분할적로봉성화정도,대구유불동목표대소화신조비적도상야능득도교호적분할효과.
