基于Hopfield神经网络的FLIR图像分割
针对前视红外(FLIR)图像的分割,在基于模型的FLIR图像分割算法所提出的全局准则函数及初始概率确定方法的基础上,建立了与之相对应的Hopfield网络的能量函数及网络的初始状态,当网络运行达到稳定状态后,便可获得图像的分割结果.分析了能量函数中,目标函数与约束条件的加权系数对分割结果的影响,并根据分割结果的非模糊性准则,提出了一个确定加权系数的、简单有效的方法.给出了针对真实红外目标图像的分割结果.
图像分割、梯度松弛技术、前视红外图像、Hopfield模型
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TP1(自动化基础理论)
2004-03-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
303-309