人工神经网络在图像处理中的应用

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1、人工神经网络在图像处理中的应用王国雷(山东大学控制科学与工程学院生物医学工程2008级)摘要:图像处理可以看作一大类图像技术,着重强调在图像之间的变换,图像处理是包含丰富内容和具有广阔应用领域的研究学科。近几年来,作为具有自组织、自学习和联想功能的人工神经网络理论已成功地应用于图像处理的许多方面,如图像压缩、图像分割、边缘检测、图像增强、图像识别等。概括得说,神经网络应用于图像处理的主要思路是:把原始图像或经过适当预处理的图像作为网络的输入信号,在网络的输出端得到处理后的图像信号或分类结果。关键词:图像处理,人工

2、神经网络,图像压缩、图像分割、边缘检测、图像增强、图像识别。TheApplicationOfArtificialNeuralNetworkInTheAreaOfImageProcessingWangGuolei(BiomedicalEngineering,2008Grade,CollegeofControlScienceandEngineering,ShandongUniversity)Abstract:Imageprocessingcanbeseenasalargeclassofimagingtechnolog

3、y,emphasizingonthetransformationbetweentheimages,imageprocessingisasubjectwithrichcontentandbroadapplicationareas.Inrecentyears,asaself-organizing,self-studyandassociatefunctionartificialneuralnetworktheoryhasbeensuccessfullyappliedtomanyaspectsofimageprocess

4、ingsuchasimagecompression,imagesegmentation,edgedetection,imageenhancement,imagerecognitionandsoon.Ingeneral,themainideaofneuralnetworkapplicationinimageprocessingisasbelow:puttheoriginalimageoranappropriatepre-processingimageastheinputsignalofnetwork,thenetw

5、orkoutputistheresult:processedimagesignalorclassificationresults.Keywords:Imageprocessing,artificialneuralnetwork,imagecompression,imagesegmentation,edgedetection,imageenhancement,imagerecognition.1.引言图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接或间接作用于人眼进而产生视觉的实体。图像技术在广义

6、上是各种与图像有关的技术的总称。包括利用计算机和其他电子设备进行和完成的一系列工作。例如图像的采集、获取、编码、存储和传输,图像的合成和产生,图像水印的嵌入和输出,图像的变换、增强、恢复和重建,图像的分割,目标的检测、跟踪、表达和描述,目标特征的提取和测量。因此,为了对各种图像技术进行综合研究、集成应用、有必要建立一个整体框架——图像工程。图像工程根据抽象程度和研究方法等的不同可分为3个层次:图像处理、图像分析和图像理解。随着科学技术,特别是信息技术的发展,图像处理技术已经成为科学研究不可缺少的强有力工具,传统的

7、图像处理方法已经无法满足需要,研究人员开始探索新的更有效的方法,其中利用神经网络进行图像处理是最活跃的方向.神经网络算法比起传统的算法表现出了很大的优越性,这主要表现在:(1)高度并行处理能力,处理的速度远远高于传统的序列处理算法;(2)具有自适应功能,能够根据学习提供的数据样本找出和输出数据的内在联系;(3)非线性映射功能,图像处理很多问题是非线性问题,神经网络为处理这些问题提供了有用的工具;(4)具有泛化功能,能够处理带有噪声的或不完全的数据。最初,人工神经网络是作为模式识别分类器和聚类技术在图像处理领域中得

8、到应用的。然后随着神经网络理论的进一步研究,神经网络的特点得到人们充分的认识,在图像处理的各个领域得到了充分的应用,如印刷体和手写字符识别、语音识别、指纹、人脸识别、图像压缩复原等。2.图像处理的知识2.1图像处理的定义图像处理可以看作一大类图像技术,着重强调在图像之间的变换。狭义的图像处理技术的主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基

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