BP神经网络在图像边缘检测中的应用

被引：10

作者：

张习民 ^{[1
,2
]}

贾克斌 ^{[3
]}

卓东风 ^{[1
]}

机构：

[1] 太原科技大学电子信息学院

[2] 河南教育学院物理系

[3] 北京工业大学电子信息与控制工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2011年 / 32卷 / 06期

关键词：

BP神经网络; 图像边缘检测; 最速梯度下降; 分块; 泛化能力;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2011.06.060

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为实现数字图像边缘的有效检测与提取,借助BP神经网络,采用了改进的最速梯度下降法,通过对动量项的合理选择,有效地实现算法的快速收敛。为提高算法的执行效率,采用直接编程和对图像采用分块的思想,并给出了算法实现的方法和步骤。用Matlab软件对灰度图像进行了仿真,并将仿真结果和传统的方法进行了比较,结果表明,所设计的网络边缘检测优于传统方法,并具有较好的泛化能力。

引用

页码：2146 / 2149

页数：4

共 6 条

[1] 基于改进BP神经网络图像边缘检测的研究 [J].