[发明专利]基于改进BP神经网络的图像分割方法在审
| 申请号： | 201710965371.7 | 申请日： | 2017-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN107730504A | 公开（公告）日： | 2018-02-23 |
| 发明（设计）人： | 李灯熬;赵菊敏;李延涛 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06T7/155;G06T5/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原科卫专利事务所(普通合伙)14100 | 代理人： | 朱源 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及了一种改进BP神经网络算法来提高图像分割性能的方法，具体为一种基于改进BP神经网络的图像分割方法，包括以下步骤（1）在BP神经网络中应用AlexNet模型ReLu传输函数替代sigmoid传输函数，得到改进BP神经网络；（2）在BP神经网络中应用自适应学习率方法以加快收敛速度，得到改进BP神经网络；（3）用数学形态学算法对原始图像进行预处理，去除亮暗噪声；（4）对去除亮暗噪声后的图像进行初步分割，得到初步分割后的图像；（5）初步分割后的图像进行改进BP神经网络训练分割，即得到最终分割后的图像。本文采用自适应学习率方法以加快收敛速度，应用深度学习中AlexNet模型ReLu传输函数改变sigmoid传输函数的缺点，来提高图像分割性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 bp 神经网络 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
基于改进BP神经网络的图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：（1）在BP神经网络中应用AlexNet模型ReLu传输函数替代sigmoid传输函数；（2）在BP神经网络中应用自适应学习率方法变更步长，以加快收敛速度，得到改进BP神经网络；（3）用数学形态学算法对原始图像进行预处理，去除亮暗噪声；（4）对去除亮暗噪声后的图像进行初步分割，得到初步分割后的图像；（5）初步分割后的图像进行改进BP神经网络训练分割，即得到最终分割后的图像。
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