基于Gabor多通道滤波和Hopfield神经网络的纹理图象分割  

Texture Image Segmentation Based on Gabor Multi-channel Filtering and Hopfield Neural Network

作　　者：郭立[1] 陆大虎[1] 朱俊株[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥230026

出　　处：《计算机工程与应用》2000年第6期39-41,共3页Computer Engineering and Applications

摘　　要：文章针对纹理图象的特点，提出了一种基于Gabor多通道滤波和Hopfield神经网络的纹理图象的分割算法。首先构造一组Gabor滤波器（2－D）提取纹理图象多分辨率和多方向性的空域和频域特征。为了使纹理特征更加明显，在此基础上对滤波图象进行非线性变换，最后利用Hopfield神经网络通过松弛迭代算法实现纹理图象的快速分割，取得了良好的分割效果。This paper describes a texture segmentation method based on Gabor multi-channel filtering and Hopfield Neural Network.First,It gets the filtered images through a set of Gabor filters,then uses a noalinear transformation to obtain the texture features of the images. A Hopfield neural network is then used to integrate the feature images and produce a segmentation. The results are quite satisfied.

关 键 词：Gabor多通道滤波 HOPFIELD神经网络 图象分割 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]