基于5阶细胞神经网络图像浮雕算法研究OACSSCICSTPCD
A study of the fifth-order CNN relief algorithm
针对如何使图像中的浮雕效果更具有立体感的问题,设计了关于图像的5阶细胞神经网络(CNN)的浮雕算法研究的方案,研究了该算法对于图像的立体化处理的过程,对于同一图像分别采用5阶CNN、3阶CNN算法和拉普拉斯算法进行对图像的立体化处理,并比较了几类算法的优劣.实验表明,基于5阶CNN浮雕算法更接近现实,直观效果更好,在实现图像的实时处理中,能够有效地生成具有艺术效果的浮雕图像.同时,将其应用在遥感图像的处理工作中,取得了很好的效果.
A new method named the fifth-order CNN relief algorithm is proposed,aiming at making the relief effect in the image more three-dimensional and revealing the relevant process.This research treats the same image by using the fifth-order CNN algorithm,the third-order CNN algorithm and the Laplace algorithm respectively,and compares their strengths and weaknesses.It concludes that this new algorithm can better reflect the truth,and produce better relief images w…查看全部>>
汪乐乐;李国东
新疆财经大学应用数学学院,新疆乌鲁木齐832012新疆财经大学应用数学学院,新疆乌鲁木齐832012
信息技术与安全科学
CNN浮雕算法拉普拉斯算法
CNNthe color relief algorithmLaplace algorithm
《云南民族大学学报（自然科学版）》 2018 (1)
基于边缘探测细胞神经网络的雹云判识模型理论研究
75-80,6
国家自然科学基金(11461063)国家社会科学基金(14BTJ021)新疆维吾尔自治区普通高等学校人文社会科学重点研究基地基金(050315B03)新疆财经大学研究生科研创新项目(XJUFE2017K006)新疆维吾尔自治区自然科基金(2017D01A24).
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