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运用两维自动回归模型、分形维数、均值和方差从每一小区域的数据中抽取纹理特征 ,把纹理特征作为自组织特征映射神经网络的输入层进行训练确定最优的纹理区域分割数 ,最后运用遗传算法优化图像分割。实验结果证明神经网络和遗传算法相结合能有效地分割纹理图像
基于神经网络与遗传算法的纹理图像分割
【摘 要】
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运用两维自动回归模型、分形维数、均值和方差从每一小区域的数据中抽取纹理特征 ,把纹理特征作为自组织特征映射神经网络的输入层进行训练确定最优的纹理区域分割数 ,最后运用遗传算法优化图像分割。实验结果证明神经网络和遗传算法相结合能有效地分割纹理图像
【机 构】
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中国人民大学信息学院,武汉理工大学生物中心
【出 处】
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武汉理工大学学报
【发表日期】
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2004年03期
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