【摘 要】
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从复杂背景和强烈噪声的图像中提取具有某些特征的目标图像,是图像识别的重要基础,但是受到噪声和背景的干扰,想要获得质量良好的目标图像往往有一定的难度。BP网络模型能学
【基金项目】
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西藏科技厅自然科学基金项目:XZ2017ZRG-53(Z)
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从复杂背景和强烈噪声的图像中提取具有某些特征的目标图像,是图像识别的重要基础,但是受到噪声和背景的干扰,想要获得质量良好的目标图像往往有一定的难度。BP网络模型能学习和存贮大量的输入-输出映射关系,并且具有较高的非线性映射能力。它借助反向传播推演算法不断地调整网络模型的参数和阈值,得到判别函数均方误差最小时的最优值。而在参数优化中,选用的遗传算法具有较好的内在隐并行性和全局寻优能力,能自适应地调整搜索方向,因此用先用遗传算法训练BP网络,然后再将BP网络用于图像提取,可显著提高目标图像提取的质量。
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