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基于PM扩散的红外焦平面阵列神经网络非均匀校正算法 被引量:4
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作者 杨硕 赵保军 +1 位作者 毛二可 唐林波 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2744-2750,共7页
该文针对红外图像中含有非均匀性噪声和高斯噪声的退化模型,提出了一种基于各向异性(Perona Malik,PM)扩散的神经网络非均匀校正(PM-NN-NUC)算法。建立了关于非均匀校正的极小化模型。通过对新模型的最陡下降方程和偏微分方程的推导,可... 该文针对红外图像中含有非均匀性噪声和高斯噪声的退化模型,提出了一种基于各向异性(Perona Malik,PM)扩散的神经网络非均匀校正(PM-NN-NUC)算法。建立了关于非均匀校正的极小化模型。通过对新模型的最陡下降方程和偏微分方程的推导,可以看出PM-NN-NUC算法利用了神经网络校正和PM扩散在滤波过程中的相似性,不仅直接用于产生神经网络校正的期望值,还作用于计算迭代步长,而校正系数又反作用于PM的扩散过程,更好地将PM扩散和神经网络校正统一地结合在一起。通过对实际含噪红外图像进行实验,证明新模型可抑制非均匀噪声,并防止图像产生退化。 展开更多
关键词 图像处理 神经网络非均匀校正法 各向异性扩散 最陡下降方程 偏微分方程 图像退化
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基于神经网络的红外焦平面非均匀性自适应校正算法 被引量:12
2
作者 王炳健 刘上乾 +1 位作者 赖睿 李庆 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期405-407,共3页
由于材料、工艺等原因,红外焦平面阵列(IRFPA)各单元普遍存在响应不一致的现象,从而导致IRFPA都存在非均匀性.非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.本文在研究了传统的基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种改进的基... 由于材料、工艺等原因,红外焦平面阵列(IRFPA)各单元普遍存在响应不一致的现象,从而导致IRFPA都存在非均匀性.非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.本文在研究了传统的基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种改进的基于神经网络的非均匀性自适应校正算法,并对比了传统的基于神经网络的算法和本文算法的校正效果和收敛速度,实验表明本文提出的算法校正效果好,收敛速度快. 展开更多
关键词 红外焦平面阵列 均匀校正 神经网络 自适应校正
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基于神经网络法的焦平面器件非均匀性校正技术研究 被引量:18
3
作者 曹治国 魏洛刚 +1 位作者 张天序 桑农 《红外与激光工程》 EI CSCD 2000年第1期65-68,共4页
首先分析了传统的非均匀性校正方法的缺点,指出自适应校正红外焦平面器件非均匀性的必要性。根据焦平面器件的非均匀性噪声特性和算法研究的需要,介绍了非均匀性失真图像的产生方法。在上述工作的基础上,研究了基于神经网络的自适应非... 首先分析了传统的非均匀性校正方法的缺点,指出自适应校正红外焦平面器件非均匀性的必要性。根据焦平面器件的非均匀性噪声特性和算法研究的需要,介绍了非均匀性失真图像的产生方法。在上述工作的基础上,研究了基于神经网络的自适应非均匀性校正算法,探讨了最近4邻域像素平均、最近4邻域像素灰度加权和8邻域像素灰度加权等三种情况。实验结果表明。 展开更多
关键词 红外焦平面阵列 均匀校正 神经网络
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基于非局部均值滤波与神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正算法 被引量:8
4
作者 张菲菲 王文龙 +3 位作者 马国锐 谢伟 陈王丽 秦前清 《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第4期265-271,共7页
深入剖析传统神经网络非均匀性校正方法收敛速度慢以及易产生"鬼影"现象的主要原因,在此基础上,提出一种基于非局部均值滤波和神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正算法。为了加快收敛速度并减少"鬼影"现象,在神... 深入剖析传统神经网络非均匀性校正方法收敛速度慢以及易产生"鬼影"现象的主要原因,在此基础上,提出一种基于非局部均值滤波和神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正算法。为了加快收敛速度并减少"鬼影"现象,在神经网络隐含层,利用具有全局寻优且能保持边缘的非局部均值滤波器代替传统的均值滤波器以估计具有更高置信度的真值影像;同时设计可变学习率来自适应地调整每个探测元的非均匀性校正参数的迭代更新过程,以进一步消除"鬼影"。采用两组分别受高空间频率和低空间频率非均匀性干扰的真实红外序列图像进行实验。实验结果表明:相较于目前已有的方法,本文方法不仅具有较快的收敛速度,而且较大程度上抑制了"鬼影"现象的发生。 展开更多
关键词 均匀校正 神经网络 局部均值滤波 收敛速度 鬼影
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改进的基于神经网络的非均匀性校正算法 被引量:15
5
作者 陈宝国 张学峰 牛英宇 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期574-578,共5页
提出了一种结合图像匹配和神经网络算法的焦平面阵列非均匀性校正算法。算法首先用最新的校正系数对图像进行非均匀性校正,输出校正结果;然后对相邻两帧图像进行匹配,估计出相邻帧之间图像的运动量;最后用神经网络算法分别对校正系数进... 提出了一种结合图像匹配和神经网络算法的焦平面阵列非均匀性校正算法。算法首先用最新的校正系数对图像进行非均匀性校正,输出校正结果;然后对相邻两帧图像进行匹配,估计出相邻帧之间图像的运动量;最后用神经网络算法分别对校正系数进行正向和反向自适应更新。采用图像匹配技术保证了校正系数更新时不会引起场景的模糊,采用校正系数双向更新策略可以保证每帧都能对每个像元的系数至少进行一次更新,与常用的神经网络校正算法相比,降低了对场景统计特性的要求,收敛速度较快。使用模拟添加噪声和采集的红外图像序列对算法进行仿真验证,结果表明,给出的算法校正效果优于常用的神经网络非均匀性校正算法。 展开更多
关键词 均匀校正 神经网络 图像匹配 固定模式噪声 红外焦平面阵列
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基于神经网络的IRFPA非均匀性校正新算法 被引量:11
6
作者 李庆 刘上乾 +1 位作者 王炳健 赖睿 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期342-344,共3页
传统的神经网络非均匀性校正算法简单、盲目地利用像元的四邻域平均估计期望信号,对空间低频噪声较大的IRFPA校正时难以获得满意的校正效果,针对其不足,提出了自适应加权平均滤波器,通过校正误差标准差阈值分配权值,提高期望信号的估计... 传统的神经网络非均匀性校正算法简单、盲目地利用像元的四邻域平均估计期望信号,对空间低频噪声较大的IRFPA校正时难以获得满意的校正效果,针对其不足,提出了自适应加权平均滤波器,通过校正误差标准差阈值分配权值,提高期望信号的估计精度,新算法较原算法具有更强的校正能力,实验结果验证了其优越性。 展开更多
关键词 红外焦平面阵列 均匀校正 神经网络 自适应加权平均滤波器
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基于图像梯度的神经网络红外焦平面非均匀校正算法 被引量:6
7
作者 苏赋 孙少华 +1 位作者 杨文淑 徐智勇 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期754-757,共4页
红外焦平面阵列固有的非均匀性导致叠加在图像上的固定图形噪声严重影响了红外系统的成像质量。传统的神经网络非均匀校正算法存在待处理像素的期望值求解固有缺陷、收敛速度慢和学习速度过大,容易造成算法不收敛。提出了基于图像梯度... 红外焦平面阵列固有的非均匀性导致叠加在图像上的固定图形噪声严重影响了红外系统的成像质量。传统的神经网络非均匀校正算法存在待处理像素的期望值求解固有缺陷、收敛速度慢和学习速度过大,容易造成算法不收敛。提出了基于图像梯度的神经网络非均匀校正算法,通过对处理像素的期望值求解、改进和调整学习速度、改善图像校正效果,提高了算法收敛速度。通过对真实的红外图像序列实验表明,新算法相对传统的神经网络算法收敛速度提高了50%以上,红外图像校正效果也得到了提高。 展开更多
关键词 红外焦平面 均匀校正 神经网络
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改进的神经网络非均匀性校正方法 被引量:9
8
作者 楼波 张锋 +1 位作者 宋利权 郭肇敏 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期300-303,共4页
红外图像的非均匀性是制约红外成像系统成像质量的限制性因素,非均匀性校正是红外成像领域中的核心技术。改进了传统的神经网络非均匀性校正方法,在探测元的期望输出中加入图像均值分量,使该算法对空间相关性较强的低频非均匀性成分也... 红外图像的非均匀性是制约红外成像系统成像质量的限制性因素,非均匀性校正是红外成像领域中的核心技术。改进了传统的神经网络非均匀性校正方法,在探测元的期望输出中加入图像均值分量,使该算法对空间相关性较强的低频非均匀性成分也具有较强的校正能力。在以TMS320C62x DSP为核心的硬件平台上,采用中波凝视红外探测器,图像帧频为50 Hz,并在实验室及室外环境分别对该算法进行了测试,非均匀性从最初的5%左右降至2‰以下,验证了改进后的算法具有校正精度高、实用性强等优点,能够满足实际应用的需要。该算法也可应用于红外成像的应用领域。 展开更多
关键词 红外焦平面阵列 均匀校正 神经网络
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神经网络非均匀性校正算法中初始权值选取方法 被引量:5
9
作者 张科 赵桂芳 +1 位作者 崔瑞青 袁祁刚 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期248-251,共4页
针对神经网络对红外焦平面阵列进行非均匀校正时初始权值的选取对收敛速度的影响,提出了三种网络训练时初始权值的选取方法。通过对先验知识总结、黑体训练以及实验标定实现了对网络初始权值的优化。仿真实验表明这三种方法较传统的随... 针对神经网络对红外焦平面阵列进行非均匀校正时初始权值的选取对收敛速度的影响,提出了三种网络训练时初始权值的选取方法。通过对先验知识总结、黑体训练以及实验标定实现了对网络初始权值的优化。仿真实验表明这三种方法较传统的随机给定法训练收敛速度快、精度高,为神经网络非均匀性校正法走向实时实现提供了重要的理论参考。 展开更多
关键词 红外焦平面阵列 均匀校正 神经网络 初始权值
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红外焦平面阵列非均匀性校正的改进神经网络算法 被引量:8
10
作者 陈宝国 樊养余 +1 位作者 张学峰 王巍 《红外技术》 CSCD 北大核心 2012年第12期690-694,共5页
非均匀性校正是红外焦平面阵列应用中的关键技术之一。神经网络算法是比较传统的非均匀性校正算法,由于该算法采用像元四邻域的平均值作为此像元的真值,所以这种估计方法具有较大的误差。在传统的神经网络算法基础上对焦平面阵列像元响... 非均匀性校正是红外焦平面阵列应用中的关键技术之一。神经网络算法是比较传统的非均匀性校正算法,由于该算法采用像元四邻域的平均值作为此像元的真值,所以这种估计方法具有较大的误差。在传统的神经网络算法基础上对焦平面阵列像元响应的真值估计进行了改进:基于图像匹配算法,采用了相邻多帧图像中不同像元对同一场景点的响应的均值作为真值,因而具有更高的准确性。对比仿真试验的结果表明,该改进算法比传统的神经网络算法具有更好的效果,在有效去除各种非均匀性的同时,保持了图像细节,改善了图像的视觉效果。 展开更多
关键词 红外焦平面阵列 均匀校正 神经网络 图像配准 固定图形噪声 随机噪声
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改进的神经网络红外图像非均匀性校正方法 被引量:6
11
作者 张红辉 罗海波 +1 位作者 余新荣 丁庆海 《红外技术》 CSCD 北大核心 2013年第4期232-237,241,共7页
为解决传统基于神经网络的红外图像非均匀校正算法存在的目标模糊、拖影等问题,提出了一种增强型神经网络方法。该方法首先采用边缘保护滤波器得到期望值,以达到利用景像的边缘信息来指导校正系数更新的目的,在此基础上,通过自适应学习... 为解决传统基于神经网络的红外图像非均匀校正算法存在的目标模糊、拖影等问题,提出了一种增强型神经网络方法。该方法首先采用边缘保护滤波器得到期望值,以达到利用景像的边缘信息来指导校正系数更新的目的,在此基础上,通过自适应学习率以稳定和加速学习过程,实验结果表明,该方法解决了目标模糊和拖影问题,同时有效改善了非均匀性校正的效果和效率。 展开更多
关键词 红外图像 均匀校正 神经网络 自适应调节
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一种改进的神经网络非均匀性校正算法 被引量:6
12
作者 郑逢勋 吉书鹏 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2008年第9期937-938,共2页
传统的神经网络校正算法对于线列焦平面阵列的非均匀性校正效果并不理想。因此,本文针对扫描型成像系统对传统神经网络算法进行了改进,将局部中值处理作为期望输出,逐列进行系数更新和校正,获得了很好的结果。改进后的算法收敛速度快,... 传统的神经网络校正算法对于线列焦平面阵列的非均匀性校正效果并不理想。因此,本文针对扫描型成像系统对传统神经网络算法进行了改进,将局部中值处理作为期望输出,逐列进行系数更新和校正,获得了很好的结果。改进后的算法收敛速度快,适合于线列焦平面阵列的非均匀性校正。实验结果显示了该算法的良好校正效果。 展开更多
关键词 线列焦平面阵列 均匀校正 神经网络
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基于神经网络的改进型红外图像自适应非均匀校正算法 被引量:2
13
作者 聂瑞杰 李丽娟 王朝林 《红外》 CAS 2015年第9期10-14,共5页
针对传统的基于神经网络的自适应非均匀性校正(Nearal-Network-based NonUniformity Correction,NN-NUC)算法在实际应用中存在校正能力有限和容易产生鬼影的问题,深入分析了NN-NUC算法中的鬼影产生过程,并给出了抑制鬼影的一般性方法;... 针对传统的基于神经网络的自适应非均匀性校正(Nearal-Network-based NonUniformity Correction,NN-NUC)算法在实际应用中存在校正能力有限和容易产生鬼影的问题,深入分析了NN-NUC算法中的鬼影产生过程,并给出了抑制鬼影的一般性方法;然后结合实际红外成像系统的特点,提出了一种改进型NN-NUC算法。仿真实验结果表明,该算法可以最大限度地抑制场景鬼影的产生,并可有效减小系统输出图像的非均匀性噪声。此外,本文算法计算量小,且易于用硬件实现,因此具有很好的工程应用价值。 展开更多
关键词 自适应均匀校正 红外图像 神经网络 鬼影
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焦平面阵列BP神经网络非均匀性校正及其算法改进 被引量:3
14
作者 朱杰 麻芃 +2 位作者 白云 刘键 刘新宇 《红外技术》 CSCD 北大核心 2010年第7期377-380,共4页
在紫外成像系统中,紫外焦平面阵列的非均匀性是影响成像质量的重要因素。介绍了标准的神经网络算法对焦平面阵列非均匀性的校正,并针对标准的神经网络算法的收敛速度慢的缺点,提出了改进算法。通过matlab对算法进行仿真,结果表明BP神经... 在紫外成像系统中,紫外焦平面阵列的非均匀性是影响成像质量的重要因素。介绍了标准的神经网络算法对焦平面阵列非均匀性的校正,并针对标准的神经网络算法的收敛速度慢的缺点,提出了改进算法。通过matlab对算法进行仿真,结果表明BP神经网络(Back-Propagation Neural Network)算法对焦平面阵列的非均匀性有良好的校正效果,改进后的算法效率有了较大地提高。神经网络非均匀性校正算法可以广泛的运用于其他焦平面阵列的非均匀性的校正中。 展开更多
关键词 紫外焦平面阵列 均匀校正 神经网络
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基于非线性模型的神经网络非均匀性校正方法 被引量:4
15
作者 程起森 张元涛 孙德新 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第9期868-874,共7页
在低照度成像的短波红外相机中,像元响应存在非线性问题。为了克服传统的神经网络自适应校正方法只能进行线性校正的不足,提出了一种基于非线性模型的BP神经网络非均匀性校正算法,针对单一像元通过隐含层多神经元拟合像元校正曲线,有效... 在低照度成像的短波红外相机中,像元响应存在非线性问题。为了克服传统的神经网络自适应校正方法只能进行线性校正的不足,提出了一种基于非线性模型的BP神经网络非均匀性校正算法,针对单一像元通过隐含层多神经元拟合像元校正曲线,有效降低拟合误差,并通过实验验证了算法的合理性。结果表明,改进算法在图像的局部非均匀性,粗糙度方面相较于传统算法分别降低了27%和28%,非线性响应像元校正曲线拟合误差降为传统算法的30%。 展开更多
关键词 低照度 短波红外 线性模型 BP神经网络 均匀校正
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基于侧窗滤波改进的神经网络非均匀性校正算法 被引量:2
16
作者 黎明清 王宇庆 孙海江 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1567-1579,共13页
在红外焦平面阵列探测器(IRFPA)非均匀性校正问题中,传统的神经网络算法会出现图像边缘模糊、对比度低、“鬼影”等现象。针对此类现象,本文提出一种基于侧窗滤波改进的神经网络非均匀性校正算法。该算法首先对输入图像采用侧窗滤波获... 在红外焦平面阵列探测器(IRFPA)非均匀性校正问题中,传统的神经网络算法会出现图像边缘模糊、对比度低、“鬼影”等现象。针对此类现象,本文提出一种基于侧窗滤波改进的神经网络非均匀性校正算法。该算法首先对输入图像采用侧窗滤波获得期望图像,在去除非均匀性噪声的同时保护目标边缘细节达到提升图像质量的效果。在此基础上,通过饱和非线性函数抑制校正参数局部发散,能够有效避免校正后图像出现‘鬼影’问题。实验结果表明,使用本文提出的算法能够有效去除图像中的非均匀性噪声,且无明显“鬼影”现象。在3组测试图像序列中,平均图像粗糙度降低了30.17%。在实验计算机上连续处理400帧图像序列最大耗时为37.4170 s,较基于双边滤波改进的对比算法耗时减少了95.05%,较基于小波主成分分析的对比算法耗时减少了45.81%。本文算法在非均匀性校正效果和算法运行效率方面具有明显优势,为小算力、低功耗移动平台实现实时非均匀性校正提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 红外焦平面阵列 均匀校正 侧窗滤波 神经网络
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基于神经网络的非线性滤波残差估计非均匀校正算法 被引量:3
17
作者 张科航 宋鸿飞 +2 位作者 谭文 曹文晓 郭飞 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2023年第5期66-74,共9页
目前由于非均匀性技术的限制,红外焦平面阵列具有条纹非均匀性,这种非均匀性一般是一种固定的模式噪声,它会在原有非均匀性的基础上随着时间和温度的变化而变化。传统的残差计算忽略了非均匀性的特点,场景细节的变化会被误认为非均匀性... 目前由于非均匀性技术的限制,红外焦平面阵列具有条纹非均匀性,这种非均匀性一般是一种固定的模式噪声,它会在原有非均匀性的基础上随着时间和温度的变化而变化。传统的残差计算忽略了非均匀性的特点,场景细节的变化会被误认为非均匀性而被过滤掉。提出了一种基于场景的条纹非均匀性校正算法。该方法采用非线性滤波的方法滤除单柱图像的非均匀性,并计算与原始图像的实际残差,然后利用前一帧的预测残差和实际残差得到当前残差。最后,根据场景鬼影抑制参数自适应校正计算增益系数和偏置系数。实验结果表明,提出的算法在200帧测试图像中滤除了61.3%的非均匀性,与其他自适应校正算法相比,非均匀性校正效果更明显,并且在一定程度上有效地保护了图像边缘,收敛速度快,质量高,能有效去除列条纹和非均匀随机噪声。 展开更多
关键词 均匀 条纹噪声 线性滤波 残差神经网络 自适应校正
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基于边缘检测的神经网络非均匀性校正及硬件实现 被引量:6
18
作者 刘秀 刘咏 +2 位作者 金伟其 林招荣 宋立国 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期63-68,共6页
红外焦平面探测器的非均匀性校正技术仍然是当前红外热成像系统重点研究的关键技术之一。相对定标类算法,基于场景非均匀性校正根据场景进行非均匀参数更新,不需要使用挡板遮挡视场。本文介绍传统神经网络非均匀性校正算法及加快收敛速... 红外焦平面探测器的非均匀性校正技术仍然是当前红外热成像系统重点研究的关键技术之一。相对定标类算法,基于场景非均匀性校正根据场景进行非均匀参数更新,不需要使用挡板遮挡视场。本文介绍传统神经网络非均匀性校正算法及加快收敛速度的改进措施,引入边缘检测方法来克服传统神经网络算法的鬼影问题。文中阐述的方法已在以TMS320DM643为处理核心DSP硬件处理平台上实现,取得了较好的校正效果。 展开更多
关键词 神经网络 边缘检测 均匀校正
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基于神经网络的红外图像非均匀性校正 被引量:6
19
作者 张龙 董峰 傅雨田 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第2期164-169,共6页
由于红外焦平面材料、制造工艺的差异以及多路模拟信号输出的电路设计等因素,红外探测器在面源黑体目标下像元的输出不均匀,针对同一辐射目标得到的响应也不一致。红外探测器像元间的非均匀性影响目标辐射探测的质量,也使得获得的红外... 由于红外焦平面材料、制造工艺的差异以及多路模拟信号输出的电路设计等因素,红外探测器在面源黑体目标下像元的输出不均匀,针对同一辐射目标得到的响应也不一致。红外探测器像元间的非均匀性影响目标辐射探测的质量,也使得获得的红外图像不能很好地反应目标辐射特性。先对红外图像进行盲元检测和补偿,通过双边滤波方法获得像元期望输出值,利用随机梯度下降法的神经网络模型对红外图像进行非均匀性校正。实验验证该方法较基于标定的校正方法具有适应场景变化、效果好的优点。 展开更多
关键词 红外图像 神经网络 均匀校正 随机梯度下降
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基于局部梯度的神经网络非均匀性校正算法 被引量:1
20
作者 汪晓 葛军 《红外》 CAS 2018年第3期18-22,43,共6页
为了解决传统神经网络算法在用于红外焦平面阵列(Infrared Focal Plane Array,IRFPA)非均匀性校正(Non-Uniformity Correction,NUC)时所面临的边缘模糊、收敛速度慢等问题,通过引入图像局部梯度特性对该算法进行了改进。通过用局部梯度... 为了解决传统神经网络算法在用于红外焦平面阵列(Infrared Focal Plane Array,IRFPA)非均匀性校正(Non-Uniformity Correction,NUC)时所面临的边缘模糊、收敛速度慢等问题,通过引入图像局部梯度特性对该算法进行了改进。通过用局部梯度相似度信息构造权值函数来对区域进行加权滤波,可以保留图像边缘信息。在迭代运算中,将梯度幅值加权的自适应参数规整因子加入了误差损失函数,并引入梯度幅值相关的自适应步长用以代替传统的固定步长,从而进一步提升了算法的校正效果和收敛速度。然后对算法的性能曲线和校正结果进行了分析。结果表明,与传统算法相比,改进的神经网络校正算法取得了更好的校正效果,其校正误差稳定低于前者,实现了有效抑制边缘模糊和提升收敛速度的目标。 展开更多
关键词 红外焦平面阵列 均匀校正 误差反向传播 神经网络 边缘检测
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