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图象分割的一种神经网络实现方法

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本文提出一种通过竞争Hopfield神经网络(CHNN)对二维灰度向量聚类和进行图象分割的方法.该方法兼顾了图象的邻域相关信息及图象的边缘特性,因而分割准确、抗噪能力强.由于引入竞争学习机制,该方法收敛速度较快.

著录项

来源
《计算机工程与科学》 |2000年第2期|70-72|共3页
作者
冯晓毅; 周凤岐;
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作者单位

西北工业大学电子工程系;

西北工业大学电子工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像信号处理;人工神经网络与计算;
关键词
二维特征向量; 图象分割; 竞争Hopfield神经网络;

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