基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类

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摘要：提出了一种基于不变矩特征和神经网络的医学图像识别模型.所设计的识别模型包括不变矩特征提取、不变矩矢量标准化、模糊化预处理、BP网络与竞争选择.利用不变矩方法提取医学图像的特征矢量,能有效检测出具有平移、旋转和比例变化的图像,利用神经网络作为分类器对提取的特征矢量分类,使用模糊化的方法先对输入特征数据做预处理再进行识别,每一个图像模式归属于某一类是以0到1的数字代表其归属程度.实验结果验证了模型的有效性,训练好的网络有很好的分类能力.http://www.cqvip.com//QK/90188A/200408/10020350.html

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关键词：神经网络 特征和 神经网 cqvip 学术交流 医学图像 不变矩 矢量标准化 神经网络 模式识别