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结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法
被引量：
5
1
作者
刘勍
许录平
+1 位作者
马义德
张华
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期1085-1090,共6页
为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法.该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值...
为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法.该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理.实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.
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关键词
小目标图像
灰度熵变换
脉冲耦合神经网络(PCNN)
局部最小交叉
熵
分割检测
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职称材料
基于PCNN的面粉麸星检测方法
被引量：
2
2
作者
陈天飞
吴翔
+1 位作者
刘楠嶓
李秀娟
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期136-139,共4页
面粉加工过程中麸星数目的多少直接影响着面粉的品质等级,为此,本研究提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像处理方法实现对面粉中微小麸星的视觉检测。首先,该方法对采集的面粉图像进行局部灰度熵变换并通过比例映射生成熵值图像...
面粉加工过程中麸星数目的多少直接影响着面粉的品质等级,为此,本研究提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像处理方法实现对面粉中微小麸星的视觉检测。首先,该方法对采集的面粉图像进行局部灰度熵变换并通过比例映射生成熵值图像,从而完成了原始面粉图像的图像增强。然后,在图像增强的基础上,利用PCNN对熵值图像进行迭代处理,并通过最小交叉熵确定最优迭代次数,完成最终的麸星目标分割。最后试验验证了该方法的有效性,对比结果表明该方法的检测灵敏度提高近2倍,且算法运行时间为5.189 3s,具有较高的执行效率。
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关键词
视觉检测
面粉麸星
灰度熵变换
PCNN
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职称材料
题名
结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法
被引量：
5
1
作者
刘勍
许录平
马义德
张华
机构
西安电子科技大学电子工程学院
天水师范学院物理与信息科学学院
兰州大学信息科学与工程学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期1085-1090,共6页
基金
国家"八六三"计划项目(2007AA12Z323)
国家自然科学基金资助项目(6077213960872109)
天水师范学院"青蓝"人才工程基金资助项目
文摘
为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法.该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理.实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.
关键词
小目标图像
灰度熵变换
脉冲耦合神经网络(PCNN)
局部最小交叉
熵
分割检测
Keywords
small target image
gray scale entropy transform
pulse couple neural networks（PCNN）
local minimum cross-entropy
segmentation and detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于PCNN的面粉麸星检测方法
被引量：
2
2
作者
陈天飞
吴翔
刘楠嶓
李秀娟
机构
河南工业大学电气工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所
出处
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期136-139,共4页
基金
河南省教育厅科学技术研究重点项目(14B413001
14A413004)
河南工业大学高层次人才基金(2014BS008)
文摘
面粉加工过程中麸星数目的多少直接影响着面粉的品质等级,为此,本研究提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像处理方法实现对面粉中微小麸星的视觉检测。首先,该方法对采集的面粉图像进行局部灰度熵变换并通过比例映射生成熵值图像,从而完成了原始面粉图像的图像增强。然后,在图像增强的基础上,利用PCNN对熵值图像进行迭代处理,并通过最小交叉熵确定最优迭代次数,完成最终的麸星目标分割。最后试验验证了该方法的有效性,对比结果表明该方法的检测灵敏度提高近2倍,且算法运行时间为5.189 3s,具有较高的执行效率。
关键词
视觉检测
面粉麸星
灰度熵变换
PCNN
Keywords
vision detection
bran specks
grey scale entropy transformation
PCNN
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法
刘勍
许录平
马义德
张华
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于PCNN的面粉麸星检测方法
陈天飞
吴翔
刘楠嶓
李秀娟
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
在线阅读
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职称材料
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