中国计量学院学报
中國計量學院學報
중국계량학원학보
JOURNAL OF CHINA INSTITUTE OF METROLOGY
2006年
4期
289-291
,共3页
神经网络%候选象素%边缘检测
神經網絡%候選象素%邊緣檢測
신경망락%후선상소%변연검측
提出了一种基于神经网络的图像边缘检测新方法.该方法首先基于邻域灰度极值提取边界候选图像,然后以边界候选象素及其邻域象素的二值模式作为样本集,输入边缘检测神经网络进行训练.边缘检测神经网络采用BP网络,为加快网络的训练速度,采用了滚动训练和权值随机扰动的方法.实验表明,该方法提高了神经网络的学习效率,获得的边缘图像封闭性好,边缘描述真实.
提齣瞭一種基于神經網絡的圖像邊緣檢測新方法.該方法首先基于鄰域灰度極值提取邊界候選圖像,然後以邊界候選象素及其鄰域象素的二值模式作為樣本集,輸入邊緣檢測神經網絡進行訓練.邊緣檢測神經網絡採用BP網絡,為加快網絡的訓練速度,採用瞭滾動訓練和權值隨機擾動的方法.實驗錶明,該方法提高瞭神經網絡的學習效率,穫得的邊緣圖像封閉性好,邊緣描述真實.
제출료일충기우신경망락적도상변연검측신방법.해방법수선기우린역회도겁치제취변계후선도상,연후이변계후선상소급기린역상소적이치모식작위양본집,수입변연검측신경망락진행훈련.변연검측신경망락채용BP망락,위가쾌망락적훈련속도,채용료곤동훈련화권치수궤우동적방법.실험표명,해방법제고료신경망락적학습효솔,획득적변연도상봉폐성호,변연묘술진실.
