الوصف
يدرس هذا الكود تقنية تستخدم كلاً من الشبكات العصبية الخلوية (CNN) وتفاوت المصفوفة الخطية (LMI) لاكتشاف الحواف للصور المزعجة. يركز عملنا الرئيسي على نماذج التدريب على تقليل الضوضاء واكتشاف الحواف CNNs. استنادًا إلى نظرية استقرار Lyapunov ، نشتق معيارًا للاستقرار المقارب العالمي لتوازن فريد لتقليل الضوضاء CNN. ثم نصمم منهجًا لتدريب قوالب اكتشاف الحواف ، ويمكن لهذا النهج اكتشاف الحافة بدقة وكفاءة ، أي بتكرار واحد فقط. أخيرًا ، قمنا بتوضيح أداء المنهجية المقترحة من جانب نسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء (PSNR) من خلال عمليات المحاكاة الحاسوبية. علاوة على ذلك ، تم إجراء بعض المقارنات أيضًا لإثبات أن طريقتنا تتفوق على المشغلين الكلاسيكيين في اكتشاف حافة الصورة الرمادية.
تحميل الورق:
كشف الحواف للصور المزعجة بناءً على الشبكات العصبية الخلوية _ المرجع
references :
إدخال : http://https://matlab1.com/wp-content/uploads/2015/10/input.jpg
انتاج:
http://https://matlab1.com/wp-content/uploads/2015/10/output.jpg
المراجعات
لا توجد مراجعات بعد.