一种基于神经网络的形态滤波器优化设计方法

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一种基于神经网络的形态滤波器优化设计方法

更新时间：2024-10-14

- 一种基于神经网络的形态滤波器优化设计方法
- Issue 10, Pages: 1-6(2003)
- 作者机构：
  
  1.   北京邮电大学
  2.   中国科学院上海技术物理研究所
  3.   北京邮电大学北京100876
  4.   上海200083
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TN713
- Published：2003
- 稿件说明：
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[1]李剑峰,余农,景晓军.一种基于神经网络的形态滤波器优化设计方法[J].通信学报,2003(10):1-6.

[J]. 2003, (10): 1-6.
[1]李剑峰,余农,景晓军.一种基于神经网络的形态滤波器优化设计方法[J].通信学报,2003(10):1-6. DOI：

[J]. 2003, (10): 1-6. DOI：

摘要

给出了一种利用神经网络实现灰度形态滤波器参数的优化设计方法。文中首先简述了形态滤波器的基本理论

并设计出了灰度形态学的两种最基本运算（膨胀和腐蚀）的神经网络结构

其网络权值即为形态运算的结构元素值。然后

按照d学习规则

自适应地对结构元素（形状和数值）进行学习训练

以获得最佳的灰度形态滤波器参数。该方法设计简便

实用性强且易于推广

对提高形态滤波性能效果显著。

Abstract

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