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将小波分析优异的局部特性和神经网络的自学习能力结合起来,提出了一种基于小波神经网络的图像分割方法。首先利用小波神经网络对样本进行学习得到训练网络,然后以图像的像素矩阵作为输入向量,将它放入训练好的网络中进行分类,最终实现分割。通过对BP神经网络和小波神经网络的图像分割结果进行对比实验得到,利用小波神经网络模型得到的分割结果不仅比BP神经网络模型好,而且该方法具有更快的训练收敛速度。