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基于参数自适应CNN的灰度图像边缘检测
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:0
  • 页码:558-562
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]天津大学机械工程学院,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of Chian under Grant No.50675153)天津市自然科学基金( the Natural Science No.07JCYBJC04600) Science Foundation of Tianjin of China under Grant No.07JCBJC04600);国家高技术研究发展计划(863)(the National High-Tech-Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA04Z146)
  • 相关项目:面向复杂机械系统微弱特征信息提取的自适应变尺度随机共振研究
中文摘要:

边缘是图像的重要特征在应用细胞神经网络提取图像边缘时,网络的稳定性和参数的选择是关键文中推导了细胞神经网络的稳定条件,并提出了网络参数的自适应设计思路基于Matlab 7.0平台,通过编写仿真程序,检测灰度图像边缘,得到良好效果。实验证明,该法还能有效抑制噪声的干扰。

英文摘要:

Edge is an important character of the image.The stability of the network and the parameter choice are the key problems when Cellular Neural Network (CNN) is used to pick up the image edge.The stable condition of CNN is discussed,and the self-adaptive template parameters of the network are fixed reasonably.Based on Matlab 7.0,the simulation applied to the edge detection has presented its validity in the image processing,as well as the noise control.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887