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小波神经网络在图像配准中的应用
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2012.11.1
  • 页码:191-193+228
  • 分类:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科技大学ATR实验室,长沙410073, [2]湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南株洲412008, [3]湖南工业大学包装新材料与技术重点实验室,湖南株洲412007
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61174100);湖南省科技计划项目(No.2012FJ3038);湖南省高校产业化培育项目(No.10CY006).
  • 相关项目:基于混沌神经网络的聚合物动态挤出过程质量控制模型及应用
中文摘要:

提出了一种基于小波网络的图像配准方法。将特征点定义进行了推广,提出了一种以特征区域定义和提取方法。使用Zernike矩表征区域的特征并进行特征区域的对应。因图像配准变换是复杂且难以预知的,利用小波神经网络具有良好的函数逼近性能,提出了具有局域特性的小波神经网络模型逼近图像的配准变换。实验表明这是一种有效的图像配准方法。

英文摘要:

A method for image registration based on wavelet neural network is proposed. The definition of feature points is extended, and a method of definition and extraction of feature region is put forward. The regional characteristic is charactered and corresponded with Zernike moments. For image registration transformation is complex and unpredictable, wavelet neural network has a good approximation performance in the local domain, so it is applied to simulating image registration transform. The experiments show that it is an effective method for image registration.

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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
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  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
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  • 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