一种基于神经网络的形态滤波器优化设计方法

被引：6

作者：

李剑峰

余农

景晓军

不详

机构：

[1] 北京邮电大学

[2] 中国科学院上海技术物理研究所

[3] 北京邮电大学北京

[4] 上海

[5] 北京

来源：

通信学报 | 2003年 / 10期

关键词：

图像处理; 形态滤波器; 神经网络; 参数设计;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN713 [滤波技术、滤波器];

学科分类号：

080902 ;

摘要：

给出了一种利用神经网络实现灰度形态滤波器参数的优化设计方法。文中首先简述了形态滤波器的基本理论,并设计出了灰度形态学的两种最基本运算(膨胀和腐蚀)的神经网络结构,其网络权值即为形态运算的结构元素值。然后,按照d学习规则,自适应地对结构元素(形状和数值)进行学习训练,以获得最佳的灰度形态滤波器参数。该方法设计简便,实用性强且易于推广,对提高形态滤波性能效果显著。

引用

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