[发明专利]基于随机耦合神经网络的图像分割方法有效
| 申请号： | 202310993889.7 | 申请日： | 2023-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN116703951B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 刘明哲;吴佳慧;王凯民;刘浩然 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 成都众恒智合专利代理事务所(普通合伙) 51239 | 代理人： | 钟显毅 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于随机耦合神经网络的图像分割方法，包括将彩色图像转化为灰度图像；基于图像信号维度建立RCNN模型；将灰度图像输入RCNN模型中，生成与图片像素点对应的点火映射图，并按照点火次数绘制点火直方图；采用最大熵阈值法基于绘制的点火直方图确定出图像的最佳分割阈值；根据最佳分割阈值对待分割的灰度图像进行二值化处理，得到最终分割图像。本发明所提出的RCNN模型实现了神经元连接的随机特性，降低了计算复杂程度，建立了与更多周围神经元的连接，还展现了强特征提取和抗噪能力等特点，在图像分割处理可使最终的分割图像具有噪声小、边界清晰等特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 随机 耦合 神经网络 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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