本文主要研究内容
作者罗静,萧晓栩（2019）在《基于神经网络和多特征的船舶图像自动分割算法》一文中研究指出：当前图像分割算法存在分割错误率高、分割速度无法满足实际应用要求的缺陷,为了提高图像分割的精度和速度,设计了基于神经网络和多特征的图像自动分割算法。首先分析当前国内外图像分割算法的研究进展,找到引起当前图像分割局限性的因素,然后从图像中提取描述不同目标特征,并选择部分最有效特征组合成为图像分割的特征集合,最后采用神经网络对图像的不同区域进行建模和分类,实现图像分割,并与其他图像分割算法进行优越性对比测试。结果表明,神经网络和多特征的图像分割错误率低,图像分割精度超过95%,图像分割平均值时间要少于对比图像分割算法,图像分割速度更快。
Abstract
dang qian tu xiang fen ge suan fa cun zai fen ge cuo wu lv gao 、fen ge su du mo fa man zu shi ji ying yong yao qiu de que xian ,wei le di gao tu xiang fen ge de jing du he su du ,she ji le ji yu shen jing wang lao he duo te zheng de tu xiang zi dong fen ge suan fa 。shou xian fen xi dang qian guo nei wai tu xiang fen ge suan fa de yan jiu jin zhan ,zhao dao yin qi dang qian tu xiang fen ge ju xian xing de yin su ,ran hou cong tu xiang zhong di qu miao shu bu tong mu biao te zheng ,bing shua ze bu fen zui you xiao te zheng zu ge cheng wei tu xiang fen ge de te zheng ji ge ,zui hou cai yong shen jing wang lao dui tu xiang de bu tong ou yu jin hang jian mo he fen lei ,shi xian tu xiang fen ge ,bing yu ji ta tu xiang fen ge suan fa jin hang you yue xing dui bi ce shi 。jie guo biao ming ,shen jing wang lao he duo te zheng de tu xiang fen ge cuo wu lv di ,tu xiang fen ge jing du chao guo 95%,tu xiang fen ge ping jun zhi shi jian yao shao yu dui bi tu xiang fen ge suan fa ,tu xiang fen ge su du geng kuai 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自舰船科学技术的罗静,萧晓栩，发表于刊物舰船科学技术2019年14期论文，是一篇关于图像分割论文,感兴趣区域论文,神经网络论文,有效特征论文,分割错误论文,舰船科学技术2019年14期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自舰船科学技术2019年14期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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