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使用模糊竞争Hopfield网络进行图像分割
被引：19
作者：
张星明cncom李凤森
[21
]
机构：
[1] 中国科学院计算技术研究所CAD开放研究实验室!北京,E-mail:z-x-m,中国科学院计算技术研究所CAD开放研究实验室!北京
来源：
关键词：
图像分割;
灰度特征;
模糊竞争;
Hopfield神经网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.4 [模式识别与装置];
学科分类号：
081102 [检测技术与自动化装置];
摘要：
针对传统自组织竞争学习方法的不足 ,将模糊竞争学习引入竞争 Hopfield网络中 ,由此设计了一个用于图像分割的模糊竞争 Hopfield网络 ,通过将图像空间映射到灰度特征空间 ,实现灰度特征集的模糊聚类 ,进而实现图像分割 .实验结果表明 :对于二值分割 ,与 Ostu方法相比 ,此算法在分割效果和对噪声的自适应能力方面具有明显的优点 .对于多类分割 ,此算法比目前的 FCM( fuzzy C mean)算法的处理速度要快
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