基于多FART神经网络的彩色图像分割
提出了一种适用于彩色图像分割技术的多模糊自适应谐振(FART)神经网络结构.网络的输入为RGB色彩空间的彩色图像,并将其转换为HSV色彩空间的三组彩色分量-色调,亮度和饱和度,而后利用多FART神经网络的分类能力,将三组分量进行分类的图像输入到决策层,经过融合和分割处理后,最终得到正确的彩色分割图像.与彩色分水岭算法相比,采用上述图像分割算法得到了较好的分割效果.
色彩空间、HSV、多模糊自适应谐振、神经网络、彩色图像分割
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TP391(计算技术、计算机技术)
安徽省高校青年教师科研资助计划基金项目自然科学2006jq1156
2009-02-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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