基于改進遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度圖像邊緣檢測研究.pdf

1、現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的突飛猛進,使得人們對計算機視覺的要求大幅度提高,傳統(tǒng)的計算機視覺已滿足不了三維物體識別的要求,深度圖像可以更好的體現(xiàn)物體的三維信息,因此,受到人們的高度重視,在計算機視覺和圖像處理領(lǐng)域得到廣闊的應(yīng)用。
　　 邊緣是圖像處理中最基礎(chǔ)的內(nèi)容,邊緣蘊含著圖像的豐富信息,通過圖像的邊緣便可以確定一定圖像的輪廓形狀。圖像邊緣檢測是圖像定位、圖像分割、圖像識別、圖像特征提取等圖像分析中最基礎(chǔ)的內(nèi)容,也是圖像預(yù)處理中最關(guān)鍵的一個

2、環(huán)節(jié)。
　　 本文主要以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法為核心,對深度圖像進行邊緣檢測的應(yīng)用。主要研究內(nèi)容為:
　　 首先,在分析深度圖像邊緣檢測發(fā)展與研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,確定了采用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)深度圖像的邊緣檢測。
　　 其次,設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度圖像邊緣檢測樣本進行了選取,訓(xùn)練了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過仿真實驗得到檢測結(jié)果。并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷進行分析與改進。
　　 然后,分析了遺傳算法的結(jié)構(gòu)特征