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用全局稳定FCHNN在CIELab色彩空间进行图像分割: 收藏
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引用; 《计算机工程与应用》2010年第12期46卷 146-148页; 作者：刘春波王会进罗志平苏锦钿暨南大学信息科学技术学院计算机系广州510632 华南理工大学计算机科学与工程学院软件开发环境和信息系统集成实验室广州510006; 在张星明等人所做工作的基础上,进一步从李雅普诺夫稳定性原理出发,改进性地设计了具有全局渐进稳定性和全局指数稳定性的模糊竞争Hopfield神经网络(简称GS-FCHNN),用GS-FCHNN进行彩色图像分割,从彩色图像在CIELab空间的色彩分布图获得...; 在张星明等人所做工作的基础上,进一步从李雅普诺夫稳定性原理出发,改进性地设计了具有全局渐进稳定性和全局指数稳定性的模糊竞争Hopfield神经网络(简称GS-FCHNN),用GS-FCHNN进行彩色图像分割,从彩色图像在CIELab空间的色彩分布图获得具有明显色差的色彩值,取该值作为模糊核,从而为神经元建立基于最大隶属度原则的状态函数,实现彩色图像的模糊聚类,达到图像目标分割的目的。实验结果表明:较FCHNN算法,运算时间有明显加快,分割效果不受色彩分布的复杂度的影响,对高斯噪声的自适应能力得到进一步加强。; 来源：详细信息评论

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