%0 Journal Article
%T 基于SOFM神经网络的茄子图像分割方法
%A 姚立健
%A 丁为民
%A 赵三琴
%A 杨玲玲
%J 南京农业大学学报
%P 140-144
%D 2008
%R 10.7685/j.issn.1000-2030.2008.03.028
%X 以将茄子图像从复杂的背景中分割出来为目的,在分析茄子图像色差和色相的基础上,选取R-B、G-B和H作为自组织特征映射(SOFM)网络的输入特征向量,利用该网络自组织学习的特征进行聚类。采用信噪比、面积比、分割时间和傅里叶边界描述子等指标来评价分割精度。试验证明,基于SOFM神经网络图像分割评价优于单一阈值分割,适合复杂背景的彩色图像分割。
%K 茄子
%K 图像分割
%K 自组织特征映射(SOFM)网络
%K 傅里叶描述子
%U http://nauxb.njau.edu.cn/oa/darticle.aspx?type=view&id=200803028