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公开(公告)号:CN117808817A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202310550268.1
申请日:2023-05-16
申请人: 华北水利水电大学
摘要: 本发明公开了一种基于改进脉冲耦合神经网络的图像分割方法,涉及图像分割技术领域,本发明包括构建脉冲耦合神经网络模型;基于脉冲耦合神经网络模型的中心像素点神经元与周围神经元之间的关联度,构建权值矩阵,对脉冲耦合神经网络模型的连接权矩阵W的权重值进行优化选取;基于脉冲耦合神经网络模型和选取的连接权矩阵W的权重值,构建改进脉冲耦合神经网络模型;将图像输入改进脉冲耦合神经网络模型进行迭代循环分割,产生每次迭代图像,直至达到最大迭代次数;从多个迭代的图像中选取最佳分割效果图,作为最终图像分割图。
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公开(公告)号:CN116152282A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202310012058.7
申请日:2023-01-05
申请人: 华北水利水电大学
摘要: 本发明公开了一种基于改进蚁群算法的图像边缘检测方法,涉及图像处理技术领域,包括以下步骤:获取原始图像;在原始图像上随机投放K只蚂蚁,得到初始的信息素矩阵;将传统蚁群算法中的启发函数的自变量在局部像素点的图像像素强度变化的基础上加入相应权值进行信息融合,将加入权重的局部像素点灰度值的大小作为新的启发函数的自变量;根据新的启发函数得到局部统计量,得到启发信息;确定蚂蚁从某一个像素点移动到某个与之邻近的像素点的变换概率。本发明的图像边缘检测方法相比于传统蚁群算法,所提取的图像边沿清晰度加强、边缘点更连续,一些传统蚁群算法没有检测出的细节边缘也被检测出来。
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