【摘 要】
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为了获得较好的图像边缘信息,提出了一种将BP神经网络与形态学融合的边缘检测算法。在BP神经网络中常用Sigmoid函数作为激励函数,但传统的Sigmoid函数形式单一、缺少灵活性,因此给出具有可调节性的Sigmoid函数是至关重要的。首先,给出一类充分光滑的Sigmoid函数构造方法,将其作为BP神经网络中的激励函数对图像的边缘进行初步有效的检测。然后,采用多尺度多结构的思想,提出了一种改进的形态
【机 构】
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哈尔滨理工大学 理学院,哈尔滨150080
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为了获得较好的图像边缘信息,提出了一种将BP神经网络与形态学融合的边缘检测算法。在BP神经网络中常用Sigmoid函数作为激励函数,但传统的Sigmoid函数形式单一、缺少灵活性,因此给出具有可调节性的Sigmoid函数是至关重要的。首先,给出一类充分光滑的Sigmoid函数构造方法,将其作为BP神经网络中的激励函数对图像的边缘进行初步有效的检测。然后,采用多尺度多结构的思想,提出了一种改进的形态学边缘检测算法,应用该算法得到噪声小且连续的边缘图像。最后,利用小波分析将BP神经网络与改进的形态学算法
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