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基于子波分解的多通道神经网络纹理分割方法
基于子波分解的多通道神经网络纹理分割方法
来源 :红外与毫米波学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hether_yan
【摘 要】
:
描述了一种体现多通道滤波技术的神经网络纹理分割方法,决策神经网络(DBN)可提高纹理分类的精度,同时纹理的子波变换降低了图像数据间的相关性,提高了网络的学习效率,实验表明本文提出
【作 者】
:
张军
戚飞虎
【机 构】
:
上海交通大学计算机科学与工程系
【出 处】
:
红外与毫米波学报
【发表日期】
:
1998年1期
【关键词】
:
纹理分割
子波变换
多通道波
神经网络
图像
texture segmentation
wavelet transformation
multichanne
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描述了一种体现多通道滤波技术的神经网络纹理分割方法,决策神经网络(DBN)可提高纹理分类的精度,同时纹理的子波变换降低了图像数据间的相关性,提高了网络的学习效率,实验表明本文提出孤方法分类误差较低,获得了令人满意的纹理分割效果。
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