基于细胞神经网络的图像边缘检测研究

提出一种数字图像边缘检测算法,采用差分进化算法优化细胞神经网络,通过简单的训练图像对细胞神经网络的模板参数进行适应性调整,得到边缘检测算子,采用该算子提取图像的边缘.实验结果验证了算法的有效性,该算法能够获得较好的图像边缘.     

红外图像增强方法的研究

为解决对比度差、边缘细节模糊等问题,提出了用分段增强法提高红外图像对比度.分段小波增强算法能有效地同时增强红外图像对比度及边缘细节,并抑制噪声.建立了表征图像边缘的特征向量.根据红外图像边缘的特征,准确提取红外图像的边缘.通过神经网络边缘检测法对样本集训练,使网络具有依据边缘特征向量求解场景中物理边缘的能力.实验结果表明神经网络边缘检测算法的精度优于其他算法,抗噪声能力强、边缘定位能力强、检测精度高.     

一种有效的聚束式合成孔径雷达图像特征提取算法

提出一种聚束式合成孔径雷达图像特征提取的有效算法.通过小波变换图像去噪法提高信噪比;利用Canny算子完成边缘检测;根据雷达图像的特点提出边缘检测后不做曲线闭合,而直接进行阈值处理的图像分割.图像预处理后提取具有旋转、尺度、平移不变性的Hu矩作为特征矢量并归一化,在训练阶段引入聚类分析.以MSTAR实测数据为样本,用最近邻分类器和BP神经网络分类器对该特征提取算法进行识别能力测试,算法的有效性得到了验证.     

基于BP神经网络的数字图像边缘检测算法的研究

指出了传统边缘检测算子算法的不足，提出了一种利用基于BP神经网络的数字图像边缘检测算法，即利用传统边缘检测算子检测出来的图像中像素的灰度的不同比例作为学习训练图像，进行神经网络的学习训练，改变神经网络的结构参数得到神经网络的模型参数，最后给出了BP神经网络实现图像边缘检测的实验研究结果。从实现中可发现，将人们关于边缘特征的先验知识包含在内进行数字图像的边缘检测，能够取得比较好的效果。     

一种基于神经网络的人脸图像超分辨率重构算法

提出了一种基于神经网络的超分辨率重构算法.首先用基于l1范数的最小全变分约束对输入的低分辨率图像进行去模糊处理,得到初始复原图像;再根据结构相似度原则选择初始复原图像在训练集中最相近的M幅图像,并加权求和作为神经网络的初始输出;结合贝叶斯后验概率,用RBF神经网络进行迭代训练,最后输出复原的高分辨率图像.算法充分利用了不同人脸图像之间的相似性,并加入了最小全变分约束,以保持图像边缘的奇异性及非边缘的平滑性.实验结果表明:算法能有效提高下采样及模糊人脸图像的分辨率,具有一定的实用价值.     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型,研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法．选取训练样本图像,并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号,将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练,然后对实测图像进行分割和边缘检测．与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较,ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型，研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法。选取训练样本图像，并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号，将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练，然后对实测图像进行分割和边缘检测。与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较，ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果。     

基于五阶CNN的图像边检测算法研究

边缘是图像的最基本的特征之一,边缘提取是图像分析中非常重要的步骤,而细胞神经网络是边缘检测中很有效的一种方法.作者基于细胞神经网络(cellular neural network,简称CNN),研究了5阶CNN模板对图像边缘检测的过程,阐述了算法实现过程中的关键步骤,并且证明了算法的稳定性.对图像分别采用基于5阶、3阶CNN算法和经典算子(Prewit、Canny、Sobel等)进行边缘提取,定性分析比较了几类算法在性能上的优劣,定量比较了检测结果的准确性.实验结果表明,基于5阶CNN模板算法的边缘检测结果更加显著,且在硬件实现上能够高速并行计算,实现图像实时处理.     

卷积神经网络在ECT图像重建上的应用

针对电容层析成像的图像重建精度较低的问题,提出一种基于卷积神经网络的ECT图像重建方法.首先阐述了ECT图像重建的基本原理,并利用COMSOL软件提取了大量的学习样本.然后以Landweber算法的图像重建结果作为初始状态,建立了卷积神经网络模型,并进行网络训练,保存训练完成的网络模型.最后选取样本以外的五种不同流型进行了仿真实验,实验结果表明,利用此算法所获取的重建图像相应指标要比LBP以及Landweber要好很多.所以该图像重建算法是一种有效且精度较高的图像重建算法.     

铝合金MIG焊熔池的脉冲耦合神经网络边缘检测

针对铝合金MIG焊熔池边缘检测问题,采用脉冲耦合神经网络检测铝合金MIG焊熔池边缘.介绍脉冲耦合神经网络算法的原理,利用MATLAB软件平台进行基于脉冲耦合神经网络的铝合金MIG焊熔池图像的边缘检测,并将结果与用Canny等算子提取的结果进行对比分析.结果表明,应用脉冲耦合神经网络算法进行熔池图像边缘检测是可行的,而且...