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题名基于CNN的分块自适应彩色图像边缘检测的研究
被引量：3
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作者
姜庆玲
刘万军
张闯
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机构
辽宁工程技术学院电子与信息工程学院
铁岭师范高等专科学校理工学院
辽宁工程技术学院软件学院
北京科技大学信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第3期1131-1134,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(40771159)
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文摘
利用细胞神经网络(CNN)模型对彩色图像边缘检测时,首先要解决彩色空间的选择以及颜色距离的计算问题,其次网络参数的选择也是一个重要问题。为了达到在确保边缘检测准确的同时有效抑制噪声的目的,对整幅图像进行分块自适应检测,采用熵来度量图像的各个子区域的不同性质,然后根据该区域的性质选择一组合适的网络参数,对提取该区域图像边缘的CNN模板进行了理论分析和鲁棒性研究,提出一个设计符合相应功能要求的CNN鲁棒性定理,它为设计相应的CNN模板参数提供了解析判据。仿真实验表明,该算法具有较好的健壮性。
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关键词
细胞神经网络
边缘检测
熵
人类视觉系统
鲁棒性
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Keywords
cellular neural network（CNN）
edge detection
entropy
human vision system
robustness
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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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