【摘 要】
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PCNN作为一种现代神经网络方法,在图像处理中,能够对图像中灰度相似、空间相似的像素进行分组,这一特性非常适用于图像边缘检测定位。PCNN用于图像边缘检测时,检测效果取决于模型中各种参数的设置,包括时间衰减系数、链接强度系数、阈值放大系数等参数的选择。现阶段,PCNN模型参数主要通过经验设置,没有充分利用图像本身的特征信息,在图像处理中不具有普遍性。本文通过分析PCNN模型的参数功能和图像边缘亚像
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PCNN作为一种现代神经网络方法,在图像处理中,能够对图像中灰度相似、空间相似的像素进行分组,这一特性非常适用于图像边缘检测定位。PCNN用于图像边缘检测时,检测效果取决于模型中各种参数的设置,包括时间衰减系数、链接强度系数、阈值放大系数等参数的选择。现阶段,PCNN模型参数主要通过经验设置,没有充分利用图像本身的特征信息,在图像处理中不具有普遍性。本文通过分析PCNN模型的参数功能和图像边缘亚像素的灰度空间矩关系,并且根据地震图像信息,对PCNN模型参数进行自适应设置,使地震图像的边缘检测定位更加精确。由于传统的PCNN模型迭代收敛随机,通过分析蚁群算法寻优策略,应用图像交叉熵作为适应度函数,并结合图像输出熵值对模型迭代终止条件进行判断,减少模型迭代冗余,提高图像的边缘检测定位效率。本文在对地震图像的边缘检测定位的基础上对图像进行边界追踪,传统的边界追踪方法由于在追踪过程中会出现重复跟踪、漏跟踪等问题,本文通过分析图像像素的数据结构,提出基于m连通属性的四邻域图像边界追踪方法,并且利用图像的正反序列追踪相交互补特性,从而避免追踪过程中出现边界重叠和边界丢失,以此得到图像边界连续且闭合的轮廓曲线,输出追踪序列Freeman链码,并且能够根据图像像素拓扑结构的交叉配置,实现地震图像边界的内边界和外边界追踪。
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