基于神经网络和多特征的船舶图像自动分割算法 |
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引用本文: | 罗静,萧晓栩. 基于神经网络和多特征的船舶图像自动分割算法[J]. 舰船科学技术, 2019, 0(14) |
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作者姓名: | 罗静 萧晓栩 |
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作者单位: | 广州南洋理工职业学院;广州涉外经济职业技术学院 |
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摘 要: | 当前图像分割算法存在分割错误率高、分割速度无法满足实际应用要求的缺陷,为了提高图像分割的精度和速度,设计了基于神经网络和多特征的图像自动分割算法。首先分析当前国内外图像分割算法的研究进展,找到引起当前图像分割局限性的因素,然后从图像中提取描述不同目标特征,并选择部分最有效特征组合成为图像分割的特征集合,最后采用神经网络对图像的不同区域进行建模和分类,实现图像分割,并与其他图像分割算法进行优越性对比测试。结果表明,神经网络和多特征的图像分割错误率低,图像分割精度超过95%,图像分割平均值时间要少于对比图像分割算法,图像分割速度更快。
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关 键 词: | 图像分割 感兴趣区域 神经网络 有效特征 分割错误 |
Research on automatic image segmentation algorithms based on neural network and multi-feature |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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