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        基于灰色系統(tǒng)理論的數(shù)字圖像處理算法

        2016-12-19 18:03:34邵黃興
        電子技術(shù)與軟件工程 2016年19期
        關(guān)鍵詞:數(shù)字圖像處理圖像分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        摘 要

        伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,圖像處理技術(shù)在社會中的應(yīng)用也越加廣泛,圖像分割技術(shù)優(yōu)勢越加顯著。圖像分割是圖像處理上面的關(guān)鍵性環(huán)節(jié),是圖像處理過程中的重要因素,對于圖像理論發(fā)展具有決定性因素。近年,圖像分割技術(shù)已經(jīng)取得了較大的成果,特別是在模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面,眾多研究程度已經(jīng)開始逐漸在圖像處理中應(yīng)用,促進(jìn)圖像處理技術(shù)發(fā)展。

        【關(guān)鍵詞】數(shù)字圖像處理 圖像分割 灰色系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        近幾年,圖像處理已經(jīng)在社會中廣泛應(yīng)用,圖像分割技術(shù)在圖像處理上面的重要性越加顯著。圖像分割技術(shù)是圖像處理中的基礎(chǔ)性技術(shù)之一,圖像分割技術(shù)質(zhì)量直接影響著圖像識別及分析質(zhì)量,因此圖像分割技術(shù)已經(jīng)成為識別系統(tǒng)中的關(guān)鍵性因素。

        1 圖像分割發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用領(lǐng)域

        1.1 發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題

        在圖像分割中使用統(tǒng)一方法,是現(xiàn)在很多研究人員的主要研究方向,所以圖像分割還是困擾視覺領(lǐng)域上的主要問題,還有很多問題沒有得到很好的處理,現(xiàn)如今圖像分割還存在以下幾個(gè)問題:

        1.1.1 與人類視覺機(jī)理相脫節(jié)

        伴隨著研究人員對于視覺機(jī)理不斷深入性研究,人們對于視覺認(rèn)識也越加深入,現(xiàn)在圖像分割上面所使用的方法已經(jīng)與視覺機(jī)理研究成果之間存在一定差異,難以提高圖像分割精準(zhǔn)性。提高圖像分割精準(zhǔn)性,積極探索先進(jìn)分割方法,就必然將人類視覺特點(diǎn)考慮在內(nèi),讓圖像分割與人類視覺特點(diǎn)相結(jié)合,滿足人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論。

        1.1.2 知識的利用問題

        圖像分割在實(shí)際利用作用主要表現(xiàn)在,對于灰度及空間信息分割,這種分割方式所產(chǎn)生的效果與人類視覺分割之間的效果之間存在較大差異。在圖像分割中應(yīng)該積極與人類視覺相結(jié)合,了解更多知識,這充分認(rèn)識到分割圖像上面知識重要性,同時(shí)在視覺上面,人們在研究中經(jīng)常將已經(jīng)掌握圖像分析,這樣就解決了知識所存在的不確定因素,提高圖像分割重要性。

        1.2 應(yīng)用領(lǐng)域

        圖像處理中的重要技術(shù)就是圖像分割技術(shù),伴隨著圖像處理在個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的廣泛應(yīng)用,現(xiàn)在圖像分割技術(shù)所應(yīng)用的范圍也越加廣泛。到現(xiàn)在為止,圖像分割技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)、產(chǎn)品生產(chǎn)等等領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用。

        2 灰色系統(tǒng)理論

        2.1 灰色理論的主要內(nèi)容及特點(diǎn)

        灰色系統(tǒng)理論一共包含兩個(gè)部分的理論體系,分別是灰色系統(tǒng)理論與灰色系統(tǒng)分析方法,整個(gè)理論體系主要內(nèi)容就是灰色朦朧集,將灰色序列作為重要的方法?;疑碚撓到y(tǒng)所涉及知識范圍十分廣泛,在短時(shí)間內(nèi)已經(jīng)取得了快速發(fā)展,應(yīng)用廣泛,主要是由于灰色理論系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用具有三個(gè)特點(diǎn),分別是系統(tǒng)性、聯(lián)系性及動態(tài)性。

        2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析

        灰色系統(tǒng)分析理論的重要組成內(nèi)容就是灰色關(guān)聯(lián)分析,核心思想就是將幾個(gè)曲線之間所具有的幾何形狀進(jìn)行對比分析,也就是不同幾何形狀之間越相似,關(guān)聯(lián)度也就越高,發(fā)展拜年話形式越加貼近?;疑P(guān)聯(lián)度主要是從定量角度對于系統(tǒng)之間各各因素關(guān)系變化分析,通過大小、方向、速度等等因素判斷不同因素之間的關(guān)聯(lián)性。現(xiàn)在在灰色關(guān)聯(lián)計(jì)算中,所使用的方法較多,例如絕對關(guān)聯(lián)度、點(diǎn)關(guān)聯(lián)度等等。

        3 基于灰色關(guān)聯(lián)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割

        3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是根據(jù)人腦處理方式所形成的智能信息處理理論,模擬人腦學(xué)習(xí)方式。近幾年,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究工作在取得了較大的成果,其中最為顯著特點(diǎn)表現(xiàn)在信息分布及儲存上面,與人類視覺系統(tǒng)越加吻合,具有較高的自學(xué)習(xí)性及兼容性,發(fā)展快速,已經(jīng)在信息領(lǐng)域上面應(yīng)用較大的市場前景。

        3.2 神經(jīng)元模型與數(shù)字描述

        在對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元與生物神經(jīng)元對比中發(fā)現(xiàn),生物神經(jīng)元主要由三個(gè)部分構(gòu)成,分別是細(xì)胞體、樹突和軸突,這些部分別承擔(dān)著信息處理到傳輸?shù)裙ぷ鳌?/p>

        在神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型描述中,第i個(gè)神經(jīng)元能夠接受到其他神經(jīng)元所傳輸?shù)男盘杧,突觸強(qiáng)度主要應(yīng)w表示,這稱之為權(quán)系數(shù)。這種神經(jīng)元數(shù)學(xué)方程式為:

        方程式中的θ表示的是闕值,f表示的是激勵函數(shù)。

        3.3 基于灰色-BP網(wǎng)絡(luò)的圖像分割

        在圖像分割中已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中主要應(yīng)用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP網(wǎng)絡(luò),同時(shí)應(yīng)用已經(jīng)十分成熟。在圖像處理過程中具有較多的隱藏層數(shù)及節(jié)點(diǎn)缺陷,隱藏層數(shù)及節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)對于網(wǎng)絡(luò)泛化能力具有一定影響,如果要是應(yīng)用BP網(wǎng)絡(luò),那么最后輸出樣本結(jié)果才是最合適的。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)要是過多,主要就是將網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果考慮在內(nèi),其中包含噪聲的影響,網(wǎng)絡(luò)泛化能力在不斷降低,節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)要是過少,網(wǎng)絡(luò)就不能夠有效整合數(shù)據(jù)信息,網(wǎng)絡(luò)泛化能力也會受到影響,最后對于網(wǎng)絡(luò)整體運(yùn)行造成影響。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化上面,很多研究人員也根據(jù)實(shí)際情況提出了一些計(jì)算方式,希望能夠簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),例如敏感計(jì)算法等等,但是研究人員所提出的計(jì)算方法在實(shí)際應(yīng)用中取得的效果并不是十分顯著。筆者所提出的灰色系統(tǒng)和BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,能夠有效解決BP網(wǎng)絡(luò)所存在的節(jié)點(diǎn)問題,提高圖像分割精準(zhǔn)度,與傳統(tǒng)BP算法相比較,泛化能力更加顯著,網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行更加穩(wěn)定,分割效果更為顯著。

        在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有代表性結(jié)構(gòu),拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為三層,也就是一個(gè)輸入層,一個(gè)隱含層,一個(gè)輸出層。為了能夠提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行性能,經(jīng)常使用修改學(xué)習(xí)效率及優(yōu)化方法等等方式。

        設(shè)一個(gè)具有Q層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中第一層為輸入層,第Q層為輸出層,那么該網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出變換關(guān)系為:

        i=1,2,…,nq 其中η為系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效率,

        w為修正權(quán)系數(shù),

        該式表示第q層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)與第j個(gè)節(jié)點(diǎn)在t次學(xué)習(xí)后的值

        4 結(jié)論

        圖像分割質(zhì)量對于數(shù)字圖像處理算法工作具有重要作用,因此圖像分割已經(jīng)成為理解系統(tǒng)與識別系統(tǒng)在研究中十分重要的因素。本文基于灰色系統(tǒng)理論的數(shù)字圖像處理算法簡單研究,還存在一定不足,僅供參考。

        參考文獻(xiàn)

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        作者簡介

        邵黃興(1991-),男,安徽省宣城市人。同濟(jì)大學(xué)軟件學(xué)院在讀碩士。研究方向?yàn)閿?shù)字圖像處理。

        作者單位

        同濟(jì)大學(xué)軟件學(xué)院 上海市 201804

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