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基于分形理论和Kohonen神经网络的纹理图像分割方法
被引量：
13
1
作者
李厚强
刘政凯
林峰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2001年第7期44-46,共3页
分形理论作为描述自然现象的一种模型，受到人们越来越多的重视。该文提出采用分形维数和多重分形广义维数谱q－D（q）作为纹理特征，采用自组织神经网络Kohonen网络作为分类器的图象分割方法。通过对纹理图象的分割实验，结果令人满意...
分形理论作为描述自然现象的一种模型，受到人们越来越多的重视。该文提出采用分形维数和多重分形广义维数谱q－D（q）作为纹理特征，采用自组织神经网络Kohonen网络作为分类器的图象分割方法。通过对纹理图象的分割实验，结果令人满意，证实该方法的有效性。
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关键词
分数维
纹理图像
图像分割
分形理论
图象处理
kohonen
神经网络
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职称材料
题名
基于分形理论和Kohonen神经网络的纹理图像分割方法
被引量：
13
1
作者
李厚强
刘政凯
林峰
机构
中国科学技术大学 电子工程与信息科学系 信息处理中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2001年第7期44-46,共3页
文摘
分形理论作为描述自然现象的一种模型，受到人们越来越多的重视。该文提出采用分形维数和多重分形广义维数谱q－D（q）作为纹理特征，采用自组织神经网络Kohonen网络作为分类器的图象分割方法。通过对纹理图象的分割实验，结果令人满意，证实该方法的有效性。
关键词
分数维
纹理图像
图像分割
分形理论
图象处理
kohonen
神经网络
Keywords
： texture，fractal，multifractal，fractal dimension（fd），kohonen neural network
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于分形理论和Kohonen神经网络的纹理图像分割方法
李厚强
刘政凯
林峰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2001
13
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