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RBF neural network and active circles based algorithm for contours extraction

Progress in Natural Science:Materials International 2007年第6期17卷 681-686页

作者： Zhou Zhiheng, Zeng Delu and Xie Shengli(College of Electronic & Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China) College of Electronic and Information Engineering South China University of Technology Guangzhou 510640 China

For the contours extraction from the images, active contour model and self-organizing map based approach are popular nowadays. But they are still confronted with the problems that the optimization of energy function will trap in local minimums and the contour evolutions greatly depend on the initial contour selection. Addressing to these problems, a contours extraction algorithm based on RBF neural network is proposed here. A series of circles with adaptive radius and center is firstly used to search image feature points that are scattered enough. After the feature points are clustered, a group of radial basis functions are constructed. Using the pixels’ intensities and gradients as the input vector, the final object contour can be obtained by the predicting ability of the neural network. The RBF neural network based algorithm is tested on three kinds of images, such as changing topology, complicated background, and blurring or noisy boundary. Simulation results show that the proposed algorithm performs contours extraction greatly.

关键词： contours extraction RBF neural network dynamic clustering.

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