【摘 要】
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提出了基于改进BP神经网络的复杂背景下的回转体目标识别方法,实现了对目标的准确提取。采用中值滤波滤除图像噪声,用改进最大类间方差阈值法进行图像分割。提取回转体目标7个不变矩特征作为神经网络输入的特征向量,建立了基于BP神经网络的目标识别系统,进行回转体目标识别,模拟实验结果说明,所提出的图像预处理方法可有效去除复杂背景图像噪声、准确地分割图像,选择7个不变矩特征作为回转体目标识别特征是合理的,基于
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提出了基于改进BP神经网络的复杂背景下的回转体目标识别方法,实现了对目标的准确提取。采用中值滤波滤除图像噪声,用改进最大类间方差阈值法进行图像分割。提取回转体目标7个不变矩特征作为神经网络输入的特征向量,建立了基于BP神经网络的目标识别系统,进行回转体目标识别,模拟实验结果说明,所提出的图像预处理方法可有效去除复杂背景图像噪声、准确地分割图像,选择7个不变矩特征作为回转体目标识别特征是合理的,基于BP神经网络的回转体目标识别方法具有较高的识别率。
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