基于图像信息测度和极限学习机的图像边缘检测

摘要：

针对传统图像边缘检测速度慢和连续性差的缺点,通过构造图像信息测度特征属性,提出一种基于图像信息测度和ELM的图像边缘检测方法,采用度量F作为图像边缘检测的评价指标.研究结果表明,ELM图像边缘边缘检测效果优于LVQ、BP和Sobel算子,图像边缘更加清晰、纹理性较强、连续性好,并且具有较好地抗噪声性能.

关键词：信息测度、极限学习机、神经网络、边缘检测

所属期刊栏目：33

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：74-78