自动目标检测的形态学神经网络与模拟退火学习算法

提出了一种具有实用意义的形态滤波神经网络模型及其网络参数的模拟退火优化算法。通过分析指出,形态滤波网络的优化设计过程实际上就是网络参数(结构元素)不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程,从而将目标客体的特征规律反映到网络结构上来,赋予结构元素特定的知识,使形态滤波过程融入特有的智能,以实现对复杂变化的图像具有良好的滤波性能和稳健的适应能力。为结合运动图像目标的检测需要,采用了渐近收缩误差、适时校正网络权值的动态跟踪学习算法。通过实验结果可以看出,该算法不仅能适应复杂多样的背景环境,而且对运动目标的持续检测能力具有位移不变、伸缩不变和旋转不变的特性。