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基于SOFM神经网络的茄子图像分割方法
被引：9
作者：
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机构:
丁为民
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机构: 南京农业大学工学院
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机构:
机构：
[1] 南京农业大学工学院
来源：
关键词：
茄子;
图像分割;
自组织特征映射(SOFM)网络;
傅里叶描述子;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
以将茄子图像从复杂的背景中分割出来为目的,在分析茄子图像色差和色相的基础上,选取R-B、G-B和H作为自组织特征映射(SOFM)网络的输入特征向量,利用该网络自组织学习的特征进行聚类。采用信噪比、面积比、分割时间和傅里叶边界描述子等指标来评价分割精度。试验证明,基于SOFM神经网络图像分割评价优于单一阈值分割,适合复杂背景的彩色图像分割。
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