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基于PCNN的车牌分割技术
 
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★★★☆
【作者】
武晓嘉
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田启川
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赵贤凌
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【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
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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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