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用前向网实现噪声图象的边缘提取

Detecting Noisy Images Edge by Feedforward Neural Network
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摘要 本文提出采用多层前向网及改进的BP算法,对经Canny最佳边缘检测算子处理噪声图象后得到的高、低门限图进行不连续轮廓的并行“修补”,能够较快地得到信噪比高的边缘图象. This paper describes a method to detect noise-blurred image's edge by feedforward neural network with modified BP algorithm. Owing to neural network's parallel characteristic, non-continuous contour may be marked by low-thresholded image and high-thresholded image, both of which were obtained from Canny' s optimal edge operator, more quickly and precisely.
机构地区 上海交通大学
出处 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1996年第5期549-555,共7页 Journal of Shanghai University:Natural Science Edition
关键词 边缘提取 BP算法 前向网 图像信号处理 噪声 Edge detection feedfoward neural network modified BP algorighm.
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