基于自组织神经网络的彩色图像自适应聚类分割
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山东大学控制科学与工程学院 济南 250061

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常发亮

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TP391.41

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    摘要:

    针对一般聚类分割算法对于色彩丰富、背景复杂的图像容易造成聚类重叠,引起像素错误分类的缺点,提出一种新的基于自组织特征映射神经网络的彩色图像分割方法.首先利用各像素的RGB 值作为输入样本对网络进行训练;然后根据竞争层特征映射点的密度分布图, 利用自组织映射分析的方法, 确定图像颜色的聚类数和聚类中心;最后利用距离竞争取胜的原则处理每个像素,从而实现彩色图像的区域分割.通过实例验证,该方法能够较好地完成彩色图像的自适应聚类分割, 处理效果良好.

    Abstract:

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

常发亮; 刘静; 乔谊正.基于自组织神经网络的彩色图像自适应聚类分割[J].控制与决策,2006,21(4):449-452

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  • 收稿日期:2005-02-02
  • 最后修改日期:2005-03-21
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  • 在线发布日期: 2006-04-20
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