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基于PCNN的车牌分割技术  
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【作者】 武晓嘉; 田启川; 赵贤凌;
【作者单位】 太原科技大学电子信息工程学院; 太原科技大学电子信息工程学院 山西 太原; 山西 太原;
【文献出处】 硅谷 , Silicon Valley, 编辑部邮箱 2008年 12期  
期刊荣誉:CJFD收录刊
【中文关键词】 神经网络; 彩色图像; 车牌分割;
【摘要】 近几年,随着神经网络理论的深入研究,神经网络技术的并行性计算能力、非线性映射和自适应能力等优点得到了充分的认识,各种神经网络模型在图像处理领域中得到了广泛的应用。脉冲耦合神经网络(PCNN)是20世纪90年代发展起来的新一代神经网络模型.特别适合于图像处理的各个方面。对PCNN在彩色图像分割上的应用进行了研究,将彩色图像空间变换成三个独立的分量作为PCNN的输入,实现车牌的定位分割,实验表明,该方法对于车牌的定位分割是有效的.
【更新日期】 2008-07-14
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 生输出时序脉冲序列叽[nl。PcNN的原理用数学式表达为乓[n1=e一aF乓ln一1]+5。+阵乙M*、ln一l](1) Lijln]=e一‘L,[n一1]+ vLZ‘w,j‘、卜一l](2) U。[n1=乓[n玉l+风。[n」)(3)几ln]=e一dr几ln一ll+vT叽[nl(4) utj[n1>兀ln]叭In]‘兀[nl (5),二0 flee咬.1、一一[n]戈式中s。

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