【摘 要】
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本文提出了一种基于线矩特征和神经网络的医学图像识别模型.所设计的识别模型包括多结构元的形态运算、线矩特征提取、线矩矢量标准化、模糊化预处理、BP网络与竞争选择.实验结果验证了模型的有效性,计算效率高,训练好的网络有很好的分类能力.当侍分类图像污染比较严重时,由于多结构元形态边缘检测算法具有良好的噪声抑制能力,故采用线矩的识别效果等同甚至优于面矩识别效果时,不但识别率较高,而且具有较快的识别速度.
【机 构】
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沈阳大学,信息工程学院,辽宁,沈阳,110044 沈阳大学,信息工程学院,辽宁,沈阳,110044
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本文提出了一种基于线矩特征和神经网络的医学图像识别模型.所设计的识别模型包括多结构元的形态运算、线矩特征提取、线矩矢量标准化、模糊化预处理、BP网络与竞争选择.实验结果验证了模型的有效性,计算效率高,训练好的网络有很好的分类能力.当侍分类图像污染比较严重时,由于多结构元形态边缘检测算法具有良好的噪声抑制能力,故采用线矩的识别效果等同甚至优于面矩识别效果时,不但识别率较高,而且具有较快的识别速度.
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