基于GA-BP算法的基片图像边缘检测计算机应用
由于复杂噪声信号的影响,使得对基片边缘的检测较为困难,提出了一种基于改进的GA-BP算法的边缘检测方法.首先,对基片图像进行中值滤波,将选中的样本归一化.其次,根据样本使用改进的GA-BP算法建立神经网络模型.最后根据实验对该神经网络模型中的参数进行了修正,并利用此神经网络模型对基片图像进行边缘检测取得到了较好的效果.实验结果表明,该方法具有良好的泛化性,鲁棒性和自适应性,可以提高图像边缘检测的抗噪声能力.
GA-BP算法、图像边缘检测、泛化性能、基片、神经网络
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TP39(计算技术、计算机技术)
2009-08-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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