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摘要:
运动车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定和大小不一的特点,因此,对车辆图像分割时车牌区域容易产生过分割与欠分割问题.脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)被誉为“第三代神经网络”并广泛应用于图像分割.在利用PCNN模拟人类视觉的图像分割过程中,由于传统PCNN模型中的连接矩阵使用固定值表示,使得PCNN模型不能满足图像分割时尺度变化的需求.为了解决这个问题,本文提出了基于多尺度空间PCNN模型的车辆图像分割算法,将尺度空间引入PCNN模型,使PCNN模型具有了尺度特性,提高了系统自适应分割车牌图像的能力.
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文献信息
篇名 基于多尺度空间PCNN模型的图像分割算法
来源期刊 北京交通大学学报 学科 工学
关键词 图像分割 脉冲耦合神经网络模型 尺度空间 多尺度空间PCNN模型
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 电子信息与计算机技术
研究方向 页码范围 27-30
页数 4页 分类号 TP391.9
字数 3130字 语种 中文
DOI
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 陈后金 北京交通大学电子信息工程学院 120 1030 17.0 27.0
2 郝晓莉 北京交通大学电子信息工程学院 20 217 9.0 14.0
3 杨娜 中北大学电子与通信工程学院 128 740 13.0 23.0
7 李艳凤 北京交通大学电子信息工程学院 24 98 5.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
脉冲耦合神经网络模型
尺度空间
多尺度空间PCNN模型
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京交通大学学报
双月刊
1673-0291
11-5258/U
大16开
北京西直门外上园村3号
1975
chi
出版文献量(篇)
3626
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7
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38401
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