基于Hopfield神经网络的唐卡图像损伤区域的提取

• 作者: 唐仕喜 王晓东 王维兰
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: Hopfield神经网络 唐卡图像 聚类分割
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 706-708,717
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1930字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2006.06.010

摘要

反映藏族文化艺术特色的古唐卡由于自然和人为的原因有些遭受了不同程度的损伤.针对唐卡画面颜色脱落的一类特殊损伤形式,通过对Hopfield神经网络稳定性的分析,在HSI色彩空间研究Hopfield网络模型,并利用其记忆特性对古唐卡图像进行颜色聚类分割.实验结果表明这种方法可以有效地提取图像中的损伤区域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓东	西北民族大学中国民族信息技术研究院	6	16	2.0	3.0
2	王维兰	西北民族大学中国民族信息技术研究院	44	276	10.0	14.0
3	唐仕喜	西北民族大学中国民族信息技术研究院	7	27	3.0	5.0