基于細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣檢測(cè)的自適應(yīng)研究
作者：趙顯達(dá); 黃歡 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院; 云南昆明650500
摘要：針對(duì)細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在邊緣提取中簡(jiǎn)單自適應(yīng)模板對(duì)灰度圖像邊緣不完整的問題,提出了對(duì)簡(jiǎn)單模板進(jìn)行改進(jìn),將四分模板細(xì)化為六分模板的方法.首先均分簡(jiǎn)單模板中的判定范圍,然后重新推導(dǎo)在不同范圍中各個(gè)自適應(yīng)模板的各項(xiàng)取值,再對(duì)圖像處理中常用的灰度圖像進(jìn)行邊緣提取并與簡(jiǎn)單自適應(yīng)模板的結(jié)果進(jìn)行比較.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:改進(jìn)的自適應(yīng)模板相比較于簡(jiǎn)單的自適應(yīng)模板可以提取出更完整、清晰的邊緣.
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云南大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版
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