基于细胞神经网络鲁棒性的彩色图像边缘检测

作     者：姜庆玲 Jiang Qingling

作者机构：铁岭师范高等专科学校理工学院辽宁铁岭112000 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60574090) 国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2007AA01Z160) 

出 版 物：《图学学报》 (Journal of Graphics)

年 卷 期：2013年第34卷第1期

页      码：22-30页

摘      要：根据细胞神经网络(CNN)数学模型,提出一种新的彩色图像边缘检测方法。新方法继承了CNN的优点,解决了CNN现有算法不能直接检测彩色图像边缘的问题。该方法充分利用图像中的颜色信息,通过欧几里得距离度量像素之间的差异,使CNN方程可以在RGB彩色空间中进行运算。对CNN模板进行理论分析和鲁棒性研究,提出一个实现彩色图像边缘检测功能要求的CNN鲁棒性定理,为设计相应的CNN模板参数提供了解析判据。实验结果表明,该方法可以对彩色图像进行有效的边缘提取,定量评价验证了CNN边缘检测定位准确的优点。

主 题 词：边缘检测 细胞神经网络(CNN) 鲁棒性 模板设计 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.2095-302X.2013.01.004

馆 藏 号：203109615...