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期刊文章详细信息

一种新的纹理图像特征提取的方法    

Research of fabric defect detection based on improved PCNN

  

文献类型:期刊文章

作  者:石美红[1] 张军英[2]

机构地区:[1]西安工程科技学院信息控制系,陕西西安710048 [2]西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,陕西西安710071

出  处:《纺织高校基础科学学报》

基  金:国防科技预研跨行业基金项目 (0 0 J1 .4.4.DZ0 1 0 6) ;国家自然科学基金项目 (60 0 71 0 2 6) ;图像信息处理与智能控制教育部重点实验室开放基金项目 (TKLJ0 0 0 5 )

年  份:2002

卷  号:15

期  号:3

起止页码:189-194

语  种:中文

收录情况:CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、RCCSE、SCOPUS、WTA、ZGKJHX、ZMATH、普通刊

摘  要:灰度图像的纹理反映了一个区域中像素灰度级及其局部变化的空间分布属性 ,用图像的局部统计特征能较好地刻画不同纹理的差异 .基于这种思想 ,本文中首次提出了一种基于 PCNN点火序列图的纹理图像特征提取的新方法 .通过对 PCNN的运行行为和基本特性的分析 ,指出 PCNN的点火时刻序列图不仅包含了局部图像的灰度分布信息 ,更重要的是还包含了图像中相邻像素之间的几何信息 ,这恰是纹理图像的个性特征所在 .最后给出了部分仿真实验的结果 。

关 键 词:纹理图像特征  提取  脉冲耦合神经网络 神经元点火  动态阈值 捕获

分 类 号:TP391.41]

参考文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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