一种改进的图像边缘检测方法——Weighted CHNN
A Improved Image Edge Detection Method-Weighted CHNN作者机构：湖南工业大学科技学院湖南株洲412008
出 版 物：《微电子学与计算机》 (Microelectronics & Computer)
年 卷 期：2011年第28卷第9期
页 面：100-103,107页
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理]
主 题：图像边缘检测 CHNN 人工神经网络 加权参数 参数训练
摘 要：文中提出了一种改进的CHNN方法,称为Weighted CHNN(加权的CHNN,简称WCHNN)方法.该方法在CHNN神经网络元的n个连接上施加权值,可以通过各种局部搜索、优化算法,使用指定的样本输入、样本输出等方法来训练该WCHNN网络从而确定各权值,使得WCHNN在保留了CHNN的优点的同时,还可以根据不同的样本输入输出图像来调节边缘检测的灵敏度,从而提高检测结果质量并避免检测结果中出现边缘过宽的情况.实验结果表明,训练后的WCHNN网络,比起CHNN有着更低的边缘检测错误率,并可检出原来CHNN方法漏检的边缘.
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