10.3321/j.issn:1000-436X.2003.10.001
一种基于神经网络的形态滤波器优化设计方法
给出了一种利用神经网络实现灰度形态滤波器参数的优化设计方法.文中首先简述了形态滤波器的基本理论,并设计出了灰度形态学的两种最基本运算(膨胀和腐蚀)的神经网络结构,其网络权值即为形态运算的结构元素值.然后,按照(学习规则,自适应地对结构元素(形状和数值)进行学习训练,以获得最佳的灰度形态滤波器参数.该方法设计简便,实用性强且易于推广,对提高形态滤波性能效果显著.
图像处理、形态滤波器、神经网络、参数设计
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TN911.73
国家自然科学基金60172052
2004-01-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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