[發(fā)明專利]基于簡化型脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣提取方法無效
| 申請?zhí)枺?/td> | 200910050360.1 | 申請日： | 2009-04-30 |
| 公開（公告）號： | CN101546430A | 公開（公告）日： | 2009-09-30 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 肖至恒;施俊;常謙 | 申請（專利權(quán)）人： | 上海大學(xué) |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06N3/063 |
| 代理公司： | 上海上大專利事務(wù)所(普通合伙) | 代理人： | 何文欣 |
| 地址： | 200444*** | 國省代碼： | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 簡化 脈沖 耦合 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 邊緣 提取 方法 | ||
1、一種基于簡化型脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣提取方法，其特征在于操作步驟為：
(1)對讀取的灰度圖像，采用SPCNN的分割策略進行分割，得到一幅二值分割圖像；
(2)采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理提取區(qū)域邊緣。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于簡化型脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣提取方法，其特征在于所述步驟(1)的采用SPCNN的分割策略進行分割，得到一幅二值分割圖像的方法，步驟如下：
(1)設(shè)置SPCNN模型中的參數(shù)：聯(lián)結(jié)權(quán)系數(shù)W，連接系數(shù)β，固定閾值θ0；
(2)將像素Iij作為外部刺激輸入；
(3)進行歸一化：將輸入圖像的像素灰度值歸一化到[0，1]之間；
(4)將歸一化的圖像輸入到SPCNN網(wǎng)絡(luò)，一次迭代后，每個像素點根據(jù)自身的灰度特點由模型運行為點火或不點火，得到一幅二值輸出圖像；其中，(i，j)為圖像中第i行、第j列像素點的坐標(biāo)。
3、根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于簡化型脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣提取方法，其特征在于所述步驟(2)的采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)策略處理提取區(qū)域邊緣的方法是根據(jù)得到的二值分割圖像，采用傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)方法對其區(qū)域進行填充、平滑處理、提取圖像區(qū)域邊緣。
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