基于SOFM算法的光源亮度控制方法

潘亚磊; 李天剑; 陈晓

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基于SOFM算法的光源亮度控制方法

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运用图像处理技术对管道检测系统的光源亮度进行了控制,使之更合理更智能.通过图像灰度统计对排水管道的光照情况进行分析,基于灰度直方图均衡化的原理作为光源调整的模糊标准,结合SOFM算法,根据实验经验选取3个灰度区间所占的像素比,以此作为亮度分布特征向量构成神经网络的输入,用管道各种照明情况的灰度图像对神经网络进行训练,并以合理光照图片标记有效神经元集,通过神经网络的神经元拓扑结构实现对光源亮度的跟踪与调节.实验仿真证明,该方法操作简单,收敛速度较快,具有一定的模糊控制能力,较适合管道光源亮度调节等标准比较模糊的实际工况应用.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2013年第6期|72-76|共5页
作者
潘亚磊; 李天剑; 陈晓;
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作者单位

北京信息科技大学智能机器人研究所,北京100192;

北京信息科技大学智能机器人研究所,北京100192;

北京信息科技大学智能机器人研究所,北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP273.4;
关键词
神经网络; 图像处理; 光源控制; 特征识别;

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