基于CNN的分块自适应彩色图像边缘检测的研究

• 作者: 刘万军 姜庆玲 张闯
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 细胞神经网络 边缘检测 熵 人类视觉系统 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1131-1134
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.03.101

摘要

利用细胞神经网络(CNN)模型对彩色图像边缘检测时,首先要解决彩色空间的选择以及颜色距离的计算问题,其次网络参数的选择也是一个重要问题.为了达到在确保边缘检测准确的同时有效抑制噪声的目的,对整幅图像进行分块自适应检测,采用熵来度量图像的各个子区域的不同性质,然后根据该区域的性质选择一组合适的网络参数,对提取该区域图像边缘的CNN 模板进行了理论分析和鲁棒性研究,提出一个设计符合相应功能要求的CNN 鲁棒性定理,它为设计相应的 CNN 模板参数提供了解析判据.仿真实验表明,该算法具有较好的健壮性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘万军	辽宁工程技术学院软件学院	181	1681	19.0	33.0
2	姜庆玲	辽宁工程技术学院电子与信息工程学院	13	47	4.0	5.0
4	张闯	北京科技大学信息工程学院	15	214	7.0	14.0