基于BP神经网络管道裂缝图像分割

• 作者: 孙文雅 李天剑 陈晓 黄民
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 管道裂缝 BP神经网络 图像分割
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 1363-1364,1368
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

采用BP神经网络方法对管道裂缝图像进行分割,选取图像中100个像素点的RGB值做为网络的训练样本,用改进BP算法对神经网络权值进行训练,经过226次循环后,误差将为0.00001,获取了有效的网络权值,实现了裂缝图像与背景图像的分割；实验证明、该方法分割的结果优于传统的分割方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄民	北京信息科技大学机电工程学院	89	351	10.0	15.0
2	李天剑	北京信息科技大学机电工程学院	54	141	7.0	10.0
3	陈晓	北京信息科技大学机电工程学院	14	57	3.0	7.0
4	孙文雅	北京信息科技大学机电工程学院	2	24	2.0	2.0