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本文主要研究含噪远距离运动目标即运动点目标图像自动识别问题,提出了利用点目标运动特性与能量辐射特性来进行目标识别的新技术途径,讨论了点目标运动轨道与速度参数以及其能量辐射特性参数的获取方法和多层前馈二阶神经网络分类器的设计方法。在微机上以三类含噪运动点目标图像识别为例,对文中有关点目标特征参数的获取与分类方法进行了仿真实验,结果表明,本文提出的含噪运动点目标图像自动识别的途径与方法是可行和有效的。 相似文献
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本文着重研究应用人工神经网络(ANN)理论来进行图像分割的问题,提出了一种图像分割的ANN新模型,详细地研究了该模型的动力学特性,并给出了该动力学特性的计算机实现算法。利用实拍图像对此ANN模型进行了一些有意义的仿真实验,并与常用的矩保持门限分割方法作比较,结果表明:本文提出的图像分割ANN模型是切实可行的,且能较好地完成低信噪比(SNR)条件下图像的分割任务,其分割结果优于矩保持门限分割方法。 相似文献
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本文首先简要地介绍了Y.-T.Zhou提出的图像恢复神经网络方法,并分析了这种方法存在的缺陷,在此基础上提出了一种用于图像恢复的改进神经网络方法,在计算机上利用实际拍摄的人头图像对本文提出的改进方法进行仿真实验,结果表明本文提出的这种方法是切实可行的。 相似文献
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