基于改进BP神经网络图像边缘检测的研究
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摘要
针对传统的边缘检测算法容易产生边缘断裂、不连续等缺点,文中将动量法与自适应学习速率结合起来对传统的BP神经网络进行了改进,并利用该方法对二值图像进行了边缘检测,然后使用神经网络的并行处理模式对灰度图像的8个位面分别进行了检测,最后将提取的结果综合成灰度图像的边缘.实验结果表明,该方法对二值图像和灰度图像的边缘检测较传统的检测方法具有更好的效果.
Based on the shortcomings of the traditional edge detection algorithm easily lead to the brink of fracture,discontinuous,in the paper the method of momentum and adaptive learning rate are combined to improve the traditional BP neural network,and take advantage of the method to detect a binary image edge and then use the neural network model of parallel processing on detection of gray-scale images of 8-bit surface respectively,and finally the extracted result will be integrated into the edge of gray-scale images. Experimental results show that the method of binary image and gray image of the edge detection is better than the conventional detection method.
引文
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