GPN径向基神经网络：一种高效边缘检测新方法

"基于GPN径向基神经网络的边缘检测方法" 本文提出了一种创新的边缘检测技术，它借鉴了人眼视觉系统的工作原理，利用GPN（Gaussian Positive-Negative）径向基神经网络来改善传统神经网络在边缘检测中的效率和效果问题。在传统的边缘检测模型中，神经网络往往存在效率低和检测效果不佳的问题。GPN径向基神经网络则通过一种新颖的设计解决了这些问题。 首先，该方法采用高斯滤波器对原始图像进行预处理，将过滤后的每个像素点作为网络的中心点。这些中心点随后被输入到构建的GPN径向基神经网络中。与传统的径向基神经网络不同，GPN网络结合了卷积神经网络（CNN）的部分特性。在各层间，利用CNN的局部连接性和权值共享特性，增强了网络的计算效率和对图像特征的提取能力。通过扩展层和隐层的计算，网络能够对图像的边缘信息进行有效识别。 在处理过程中，网络会输出一个结果，这个结果随后被用于轮廓跟踪算法，以精确地提取图像边缘。轮廓跟踪是图像处理中的一种常见技术，它可以帮助连接断开的边缘点，从而提高边缘连通性。 为了验证新方法的有效性，研究者进行了数值实验，对比了GPN模型与脉冲耦合神经网络模型、遗传神经网络模型和卷积神经网络模型。实验结果显示，在处理合成图像和部分灰度不均匀图像时，GPN模型在效率上有所提升，而且能够更好地保持边缘的连通性。这表明GPN径向基神经网络的边缘检测方法不仅在速度上优于传统方法，而且在检测质量上也有显著改进。 关键词涉及的领域包括径向基神经网络，卷积神经网络，轮廓跟踪，边缘检测和人眼视觉系统。这些技术都是图像处理和计算机视觉中的核心概念，它们的结合为边缘检测提供了新的解决方案。 这项工作为边缘检测提供了一个新的视角，通过结合不同的神经网络架构和技术，实现了更高效、更准确的边缘检测，这对于图像分析、目标识别和图像理解等领域具有重要的理论和实际意义。