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摘要:
为实现管道内表面腐蚀图像的边缘检测,分析了经典的边缘检测方法,针对其存在检测精度低和抗噪声性能差等缺点,研究了一种基于BP神经网络的图像边缘检测算法.利用标准图像和经传统边缘检测算法检测得到的边缘图像作为输入输出数据,并用大量数据进行训练,构建了可实现图像边缘检测的BP神经网络.用训练好的神经网络实现管道内表面腐蚀图像边缘检测,并与传统的边缘检测算法检测结果进行了比对,实验结果表明,该算法可明显提高检测精度及抗噪声能力,具有广泛的适用性.
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文献信息
篇名 管道腐蚀视觉测量图像边缘检测算法研究
来源期刊 电子测量与仪器学报 学科 工学
关键词 管道腐蚀 边缘检测 图像处理 BP神经网络
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1788-1795
页数 8页 分类号 TP391.41|TN957.52
字数 5312字 语种 中文
DOI 10.13382/j.jemi.2017.11.014
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 李忠虎 内蒙古科技大学信息工程学院 81 282 8.0 13.0
2 闫俊红 内蒙古科技大学信息工程学院 14 32 3.0 5.0
3 张琳 内蒙古科技大学信息工程学院 4 16 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
管道腐蚀
边缘检测
图像处理
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子测量与仪器学报
月刊
1000-7105
11-2488/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
80-403
1987
chi
出版文献量(篇)
4663
总下载数(次)
23
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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