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摘要:
提出了一种改进的彩色图像边缘检测方法来克服传统方法不考虑色度信息及噪声影响而产生漏检、错检边缘的不足.通过提取图像的颜色主轴来综合表示图像的亮度和色度信息,并将彩色图像降维成包含色度信息的灰度图像用以检测;为了降低噪声对检测结果的影响,采用脉冲耦合神经网络(PCNN )模型.由于PCNN模型中的参数过多,不利于控制,故使用简化的PCNN模型来减少参数,达到比较好的控制.实验表明,这种基于颜色主轴的PCNN彩色图像边缘检测方法不仅能准确得到彩色图像的边缘信息,而且对噪声有很强的抑制作用.
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文献信息
篇名 一种简化 PCNN 模型在彩色图像边缘检测上的应用
来源期刊 西安电子科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 边缘检测 图像处理 颜色主轴 脉冲耦合神经网络
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-9
页数 分类号 TN911.73
字数 6129字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001‐2400.2012.06.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邵晓鹏 西安电子科技大学技术物理学院 61 652 14.0 23.0
2 黄远辉 西安电子科技大学技术物理学院 5 66 3.0 5.0
3 钟宬 西安电子科技大学技术物理学院 2 17 2.0 2.0
4 王杨 西安电子科技大学技术物理学院 2 24 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
边缘检测
图像处理
颜色主轴
脉冲耦合神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-2400
61-1076/TN
西安市太白南路2号349信箱
chi
出版文献量(篇)
4652
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