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FN—SOM在图像分割方面的应用
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[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]南昌航空大学,江西南昌330063
  • 相关基金:国家自然科学基金“基于双目序列图象线流场的三维物体运动估计和结构重建研究”(60675022);江西省自然科学基金“基于形状和空间关系的图象检索方法研究”(2008GZS0034);航空科学基金“基于序列图像线流场的机动目标运动估计研究”(20085556017)
中文摘要:

文章使用FN—SOM网进行图像分割,它是SOM网的一种改进形式,通过引入虚假邻域的概念来增强SOM网的聚类特性。首先定义每个像素的特征向量,并且以此作为网络的输入向量进行图像的初步分割;再对初次分割后的图像进行融合:最后获得符合要求的分割图像。文中把FN—SOM网络的分割结果和传统的SOM网进行了验证比较,获得了较为理想的实验效果。

英文摘要:

Image segmentation plays an important role in image processing. In this paper, a method for segmenting images based on SOM neural network is proposed. At first, the pixels are clustered based on their color and spatial features, where the clustering process is accomplished with a FN - SOM network. Then, the clustered blocks are merged to a specific number of regions. In conclusion, we demonstrate the efficiency of the application with contrast and analysis.

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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