一种用于轮廓线探测的CNN改进算法

被引：6

作者：

张文娟 ^{[1
]}

康家银 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 淮海工学院计算机工程学院

[2] 淮海工学院电子工程学院

[3] 江南大学物联网工程学院

来源：

系统仿真学报 | 2012年 / 08期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

轮廓探测; 细胞神经网络; 模板; 模板参数;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2012.08.028

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

图像中目标物体的轮廓探测是目标识别和计算机视觉系统的第一步也是关键一步。提出了一种基于细胞神经网络(Cellular Neural Network,CNN)的轮廓线探测改进算法。该算法中CNN模板参数(模板系数)是根据局部窗口内各像素与中心像素间的灰度和空间关系计算的,即模板参数的计算不仅考虑了局部窗口内各像素与中心像素的灰度值差异,而且顾及了窗口内各像素与中心像素间的空间距离。实验结果表明,相对于其它两种轮廓探测算法,提出算法的探测效果较好。

引用

页码：1629 / 1632

页数：4

共 4 条

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