计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (12): 146-148.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.12.043
刘春波1,王会进1,罗志平2,苏锦钿2
LIU Chun-bo1,WANG Hui-jin1,LUO Zhi-ping2,SU Jin-tian2
摘要:
在张星明等人所做工作的基础上,进一步从李雅普诺夫稳定性原理出发,改进性地设计了具有全局渐进稳定性和全局指数稳定性的模糊竞争Hopfield神经网络(简称GS-FCHNN),用GS-FCHNN进行彩色图像分割,从彩色图像在CIELab空间的色彩分布图获得具有明显色差的色彩值,取该值作为模糊核,从而为神经元建立基于最大隶属度原则的状态函数,实现彩色图像的模糊聚类,达到图像目标分割的目的。实验结果表明:较FCHNN算法,运算时间有明显加快,分割效果不受色彩分布的复杂度的影响,对高斯噪声的自适应能力得到进一步加强。
中图分类号: