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本文提出一种通过竞争 Hopfield神经网络 (CHNN)对二维灰度向量聚类和进行图象分割的方法。该方法兼顾了图象的邻域相关信息及图象的边缘特性 ,因而分割准确、抗噪能力强。由于引入竞争学习机制 ,该方法收敛速度较快
图象分割的一种神经网络实现方法
【摘 要】
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本文提出一种通过竞争 Hopfield神经网络 (CHNN)对二维灰度向量聚类和进行图象分割的方法。该方法兼顾了图象的邻域相关信息及图象的边缘特性 ,因而分割准确、抗噪能力强。由
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2000年2期
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