神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像反求數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用.pdf

1、近年來，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能和特點(diǎn)，使其得到了飛快發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域也得到了很大的拓展。本文所研究的內(nèi)容是以工程圖像為介質(zhì)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和數(shù)字圖像處理技術(shù)為指導(dǎo)進(jìn)行圖像反求數(shù)據(jù)處理。解決工程圖像中所出現(xiàn)的數(shù)據(jù)量大、邊緣提取，以及圖像缺損等一些關(guān)鍵性問題。兩者的結(jié)合使處理后的圖像更能滿足圖像反求技術(shù)的要求。 盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法已經(jīng)滲透到圖像反求處理的許多方面，但處理后的圖像有些還并不是很理想，如處理過程中易出現(xiàn)失真現(xiàn)象，這給工程造成很

2、大的損失。而且在處理過程中的方法也不是唯一的、最有效的方法。因此要對其進(jìn)行改進(jìn)。本文主要工作有：對圖像進(jìn)行數(shù)字化和平滑處理，在平滑的過程中應(yīng)用一種改進(jìn)的中值濾波法進(jìn)行平滑；研究SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像特征中的提取，同時(shí)對其提取進(jìn)行仿真。由于圖像數(shù)據(jù)的海量，壓縮圖像數(shù)據(jù)則成為有效進(jìn)行圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)，文中提出一種新型二層BP網(wǎng)絡(luò)(動(dòng)量型二層BP網(wǎng)絡(luò))用于圖像壓縮，并把其壓縮效果與二層，三層BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相比較；考慮到RBF網(wǎng)絡(luò)及BP網(wǎng)絡(luò)用于