【摘 要】
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为实现管道内表面腐蚀图像的边缘检测,分析了经典的边缘检测方法,针对其存在检测精度低和抗噪声性能差等缺点,研究了一种基于BP神经网络的图像边缘检测算法。利用标准图像和
【基金项目】
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国家自然科学基金(61362023)资助项目
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为实现管道内表面腐蚀图像的边缘检测,分析了经典的边缘检测方法,针对其存在检测精度低和抗噪声性能差等缺点,研究了一种基于BP神经网络的图像边缘检测算法。利用标准图像和经传统边缘检测算法检测得到的边缘图像作为输入输出数据,并用大量数据进行训练,构建了可实现图像边缘检测的BP神经网络。用训练好的神经网络实现管道内表面腐蚀图像边缘检测,并与传统的边缘检测算法检测结果进行了比对,实验结果表明,该算法可明显提高检测精度及抗噪声能力,具有广泛的适用性。
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