基于最优PCNN模型的织物疵点自动检测

摘要：

脉冲耦合神经网络(PCNN)直接来自于动物视觉特性的研究,它可以准确地检测到织物疵点的存在.但因目前理论上很难解释PCNN模型参数与图像识别效果之间的关系,为了获得较好的图像识别效果,需要多次的实验来选择PCNN模型参数.本文提出了一种根据织物纹理的特征,自动选择最优化PCNN模型参数的方法.实验结果表明,优化后PCNN模型可以有效地提取到纹理图像局部的灰度和空间邻近的特征信息,从而获得理想的织物疵点检测效果.

关键词：织物疵点、检测、PCNN模型、最优化

所属期刊栏目：29

分类号：TS101.97;TN911.73(纺织工业、染整工业)

在线出版日期：2008-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：888-891