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Morphological neural networks for automatic target detection by simulated annealing learning algorithm

Science in China(Series F) 2003年第4期46卷 262-278页

作者：余农吴昊吴常泳李范鸣吴立德 Shanghai Institute of Technical Physics Chinese Academy of Sciences Shanghai 200083 China Air Force College of Aeronautical Technology Xinyang 464000 China Correspondence should be addressed to Yu Nong Institute of Electronic Science and Technology National University of Defense Technology Changsha 410073 China Shanghai Institute of Technical Physics Chinese Academy of Sciences Shanghai 200083 China School of Computer Fudan University Shanghai 200433 China

A practical neural network model for morphological filtering and a simulated annealing optimal algorithm for the network parameters training are proposed in this paper. It is pointed out that the opti- mal designing process of the morphological filtering network in fact is the optimal learning process of adjusting network parameters (structuring element, or SE for short) to accommodate image environment. Then the network structure may possess the characteristics of image targets, and so give specific infor- mation to the SE. Morphological filters formed in this way become certainly intelligent and can provide good filtering results and robust adaptability to complex changing image. For application to motional image target detection, dynamic training algorithm is applied to the designing process using asymptotic shrinking error and appropriate network weights adjusting. Experimental results show that the algorithm has invariant property with respect to shift, scale and rotation of moving target in continuing detection of moving targets.

关键词： mathematical morphology image analyzing target detection neural network optimal calcula- tion.

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