基于CNN二值图像处理的欧拉数计算

• 作者: 郭东辉 雷国伟
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 细胞神经网络(CNN) 通用编程 欧拉数
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: 神经网络图象处理
• 页码范围: 202-204
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1633字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2006.z1.043

摘要

欧拉数是二值图像最重要的特征之一,在模式识别中常被用来作为一种重要的特征矢量.现实的计算机图像处理在计算复杂图像的欧拉数时遇到了一定的困难.因此介绍利用CNN处理器进行CNN通用编程,进行图像欧拉数的提取,既能利用CNN处理器的并行图像处理能力,又兼顾了传统计算机通用编程的灵活性.首先介绍CNN图像处理的原理,以及不同图像识别功能的各种算法元素,然后以图像的欧拉数计算为例说明CNN通用编程在图像识别中的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭东辉	厦门大学物理与机电工程学院	129	1611	20.0	35.0
2	雷国伟	集美大学理学院	37	121	6.0	8.0