【摘 要】
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为了能够实现动态无灰度特征峰值的图像分割,提出一种基于决策树的神经网络（Decision Tree Based Neural Network,DTBNN）双阈值图像分割方法。该方法首先运用决策树与神经网络
【基金项目】
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“北方工业大学优势学科项目”;“北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目”支持
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为了能够实现动态无灰度特征峰值的图像分割,提出一种基于决策树的神经网络（Decision Tree Based Neural Network,DTBNN）双阈值图像分割方法。该方法首先运用决策树与神经网络的对应关系,构建出稳定、训练高效的神经网络;然后通过实验采集的图像提取图像灰度均值,最大灰度偏差与阈值映射函数作为样本数据训练神经网络;最后采用训练好的神经网络对被测图像进行阈值映射函数筛选,并计算出被测图像的上下灰度阈值,完成对图像的双阈值分割。仿真实验表明,该方法不依赖于灰度直方图的峰值特征并能获取较
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