一个基于知识的边沿提取算法

描述了神经网络的非线性能力，提出边沿提取的神经网络应用新算法。在理解Marr算子意义的基础上，将Marr特征融入神经网络结构，提高该算法的整体性能。同时，对不同边沿提取算法在不同噪声环境下进行比较，结果表明，新算法的网络结构具有较强的抗器材怕能力，可以在实际环境的机器人视觉领域得到很好的应用。