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1.
4.
基于邻域统计特性的概率神经网络及其在自动目标识别中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在概率神经的一种改进模型-FDO网络的基础上,提出在设计网络收敛域时进一步考虑每一像素点周围8邻域的影响,对网络的作用函数加以修,使改进后的网络具有稳定性好且收敛速度快的优点。通过实验对改进前后网络的识别性能加以比较,证明改进后的网络特别适用于噪声图像的识别。 相似文献
5.
介绍了图像增强技术中,空间域处理方法中的邻域平均法的原理、算法,及该原理在windows平台上以C++ Builder为开发工具的具体程序实现。 相似文献
6.
针对二进制分辨矩阵无法处理连续型数据,提出一种基于邻域的改进二进制分辨矩阵及其属性约简方法。实验结果表明,与先数据离散化,后属性约简的方法相比,利用文中方法提取出的特征属性的分类能力更高。 相似文献
7.
8.
9.
现有的大多数特征点提取算法适用于处理纹理丰富的图像,而对于弱纹理图像则无法提取有效的特征点. 对此,提出了多邻域结构张量特征(MNSTF)算法. 基于一系列固定的邻域和图像结构张量,通过表达局部图像的结构和纹理信息,解决了弱纹理和无纹理场景下特征点提取和匹配等相关问题;同时,通过计算邻域之间的相对方向,实现了MNSTF算法特征描述子的旋转不变性. 实验结果表明,MNSTF算法在经过旋转的弱纹理图像测试集上的特征点匹配准确率达到了99.9%以上,验证了其良好的适用性、旋转不变性和鲁棒性. 相似文献
10.