神经网络 顾晓东_基于神经网络的图像边缘检测方法
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5
7
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2
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6
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J(
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5
7
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6
1
6
S
*
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S
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6
5
J
1
+
7
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5
S
,
S
5
*
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0
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5
7
0
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6
5
6
,
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2
1
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-
h
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J
2
V
5
+
7,
-
2
(
*
1
7
0
V
7
(
2
5
75
J
2
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,
+
J
1
J
,
7
51
V
,
2
5
6
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,
+
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0
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+5
J
2
5
S
1
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5
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+
J7
0
5
1
*+
5
1
2
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*
S
1
I
5
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6
=
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V
S
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6
5
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1
+
,
*
8
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,
V
S
-
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7
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,
-+
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(
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-
7
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2
,
+
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,
+
J
(
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J
1
6
7
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+
=
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V
5
7
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J
1
6
,
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*
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S
(
6
5
J
7
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7
0
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*
2
5
+
=
5
6
S
5
5
J
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0
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7
5
6
7
(
+
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V
,
2
5
6
S
*
(
4
5
6
7
0
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7
7
0
5
5
J
2
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J
5
7
5
=
7
1
(
+
O
8
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0
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5
7
0
(
J+
(
7(
+
-
8
1
V
S
*
(
4
5
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5
,
*
+
1
+
2
5
.
.
1
=
1
5
+
=
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0
5+
5
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,
-+
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(
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J
2
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5
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6
6
,
+
J
7
*
)
5
5
J
2
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:
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(
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+
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U
(
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+
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1
J
,
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1
I
5
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5
J
2
5
J
5
7
5
=
7
1
(
+
!!
邊緣是圖像
的
最
基
本
特
征
之一
%
基
于
梯度
的
傳統(tǒng)邊緣檢測方法對圖像的邊緣檢測研究已經(jīng)取
得了一些成果
:
但這些以各種微分算子為基礎(chǔ)
%
結(jié)
合模板
’
門限以及平
滑
技
術(shù)
的
邊緣
檢
測算
法
其
自
適應(yīng)的性能較差
:
因
此
尋
找
新
的邊
緣
檢測
算
法
是
必要的
)
!
>
#
*
:
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有
的
自
組織
性
’
自學(xué)
習(xí)
性
以
及
自適應(yīng)性
決
定
了
神
經(jīng)
網(wǎng)
絡(luò)
用
于
邊
緣
檢
測
的
可
行
性
:
但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)的
%
樣本
選擇的合理與否極大程度地決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能
的好壞
:
近年來采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行邊緣提取又成
為一新的研究方向
)
?
>
G
*
%
但
是
尚
處
在
實
驗
階
段
%
尤
其對樣本的選擇問題還沒有很好的解決方法
:
圖像邊緣檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本可以分為
兩種
(
邊緣模式和非邊緣模式
:
非邊緣模式不包含
邊界信息卻作為樣本訓(xùn)練
%
使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練非
萬方數(shù)據(jù)
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的神经网络 顾晓东_基于神经网络的图像边缘检测方法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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