基于五阶CNN的图像边检测算法研究

• 作 者: 李国东 王雪 赵国敏
• 机 构: 新疆财经大学应用数学学院
• 出 处: 安徽大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2015年03期
• 关键词: CNN 边缘检测 5阶模板 品质因子P cellular neural networks（CNN） edge detection 5dimenson templ
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（11461063）, 国家社会科学基金资助项目（14BTJ021）, 国家教育部人文社会科学基金资助项目（13YJAZH040）, 新疆维吾尔自治区高校科研计划项目（XJEDU2013I26）, 新疆财经大学研究生科研创新项目（2014045）, 新疆财经大学硕士研究生科研创新重点科研项目（CDYJK2014006）

边缘是图像的最基本的特征之一,边缘提取是图像分析中非常重要的步骤,而细胞神经网络是边缘检测中很有效的一种方法.作者基于细胞神经网络(cellular neural network,简称CNN),研究了5阶CNN模板对图像边缘检测的过程,阐述了算法实现过程中的关键步骤,并且证明了算法的稳定性.对图像分别采用基于5阶、3阶CNN算法和经典算子(Prewit、Canny、Sobel等)进行边缘提取,定性分析比较了几类算法在性能上的优劣,定量比较了检测结果的准确性.实验结果表明,基于5阶CNN模板算法的边缘