基于多重分形和改进BP算法的环境图像识别

• 作者: 戴乐 朱烨 王凯凯
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多重分形 环境图像 图像识别 改进BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（17）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 167-170
• 页数: 4页
• 分类号: TN99
• 字数: 3579字
• 语种: 中文

摘要

简单的分形算法虽然能很好的处理图像信息,但随着对图像精确度要求的提高,本文采用了多重分形和改进BP算法,使得图像识别精度提高,处理效果更好.通过与遗传算法、粒子群算法、毯子分形法这3种算法进行比较、仿真,得出对自然图像的多重分形方法分割效果优于前3种算法,并且分割的精确度高.再通过多重分形求出环境图像奇异指数和多重分形谱数等特性,运用改进BP神经网络对环境图像进行识别,从仿真结果可以看出,可以得到很高的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴乐		4	5	1.0	2.0
2	朱烨	中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所	9	14	3.0	3.0
3	王凯凯		5	7	2.0	2.0