摘要：视觉对人类感知世界极为重要，是人类从世界获取信息的最主要途径。图 像作为视觉信息的基础，客观地向人类展示了世界上的万事万物，从而使人们了 解世界及其本身。随着计算机技术的不断发展，借助于计算机对图像进行处理， 能更好地帮助人类发现知识，不断拓展人类对世界认知的深度、广度。经过几十 年的努力，图像处理领域已经形成了较为完善的图像工程体系，包括图像分割、 图像合并、图像检索等技术。图像分割是图像处理的关键环节，它将一副原始图 像分解为若干个具有特殊性质、互不重叠并且具有强相关性的集合，帮助人们观 察到更微观的世界。从根本上讲，图像分割是一个将原像图像进行分类的技术。75458
Abstract:Visual perception is extremely important for the human world, is the main way to gain information from the world。 Image as the basis of visual information objectively to humans shows everything in the world, so that people understand the world and themselves。 With the continuous development of computer technology, by means of a computer for image processing, better able to help people discover knowledge, and continuously expand the depth of human understanding of the world, the breadth。 After decades of efforts, the field of image processing has formed a relatively complete system of Image Engineering, including image segmentation, image merge, image retrieval technology。 Image segmentation is the key to image processing, it is an original image is decomposed into a number of special nature,
non-overlapping and have a strong correlation of the collection, to help people to better observe the microscopic world。 Fundamentally, image segmentation is an original image classification techniques。
Keywords: image segmentation,fuzzy theory, neural network
目录
1 绪论 3
1。1 研究背景与意义 3
2 图像的分割方法 4
2。1 阈值分割法 4
2。2 双峰法分析 4
2。3 最大类间方差法分析 5
2。4 模糊 BP 神经网络的图像分割方法 5
3 脑组织图像预分割 7
3。1 预分割的目的 7
3。2 预分割的实现 8
3。2。1 基于区域生长法的半自动边界提取算法 8
3。2。2 边界跟踪提取算法 10
3。3 分析讨论 10
4 模糊自组织神经网络模型建立 12
4。1 设计原则 12
4。2 Kohonen 神经网络 13
4。2。1 Kohonen 神经网络的提出 13
4。2。2 Kohonen 神经网络的拓扑结构 14
4。3 模糊 Kohonen 自组织特征映射 17
5 模型的性能分析及脑组织细分割应用 17
5。1 网络性能测试分析 17
5。1。1 网络的拓扑保持能力 18
5。1。2 网络的收敛性 18
5。2 运用模型前后分割结果比较 基于神经网络的图像分割技术的研究+程序:http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_86385.html