离散过程神经网络和CGA相融合的边缘检测

针对图像处理中的边缘检测问题,提出一种基于离散过程神经网络(DNPP)与混沌遗传算法(CGA)相融合的模型和算法。DNPP的输入可以直接为数据矩阵,实现二维图像关联信息网格化的整体输入和处理。以图像网格灰度值作为DPNN处理数据集合,利用Sobel算子检测的技术原理和DPNN的判别能力,实现图像边界线的自动辨识和追踪。文中给出基于混沌遗传搜索的DNPP求解算法,以油田地震数据体切片中砂体的识别和追踪为例,实际资料处理结果验证了检测模型和算法的有效性。