基于人工神经网络的图像识别与分类研究

"本文主要探讨了图像识别技术，特别是基于人工神经网络的图像识别和分类。作者通过迭代式阈值选择方法对图像进行二值化处理，并介绍了图像锐化技术，然后深入研究了人工神经网络在图像识别领域的应用，如BP神经网络和径向基函数(RBF)神经网络。" 在图像识别领域，阈值法是一种基本的图像分割技术。它通过设定一个灰度阈值，将图像划分为前景物体和背景两部分。迭代式阈值选择是一种自适应的阈值确定方法，首先设定一个初始阈值，通常取图像的灰度均值，然后不断更新阈值，使得分割出的两个区域（物体和背景）的均值趋于稳定。这个过程能够根据图像内容自动调整阈值，从而得到更准确的二值化结果。 图像的锐化处理则是提高图像清晰度的关键步骤。图像模糊常常是因为高频成分的损失，因此锐化处理通常在空间域上通过高通滤波器来增强图像的边缘和细节，使得原本模糊的图像变得更加清晰。 人工神经网络作为智能模式识别的一种形式，特别是在20世纪80年代以来，已经在图像识别领域展现出强大的能力。BP（Back Propagation）神经网络以其反向传播学习算法，能够处理复杂的非线性问题，适用于图像特征的学习和识别。而在BP网络基础上，径向基函数（RBF）神经网络模型因其快速收敛和高精度的特点，被用于医学图像的识别和分类，通过训练得到的网络可以对不同类型的医学图像进行有效识别，且与其他方法相比具有较高的实用性。 本文作者卜富清针对图像识别问题，详细阐述了预处理、神经网络模型（包括BP网络和RBF网络）以及它们在实际应用中的具体实现，如数字识别和医学图像分类。通过实验验证，基于人工神经网络的图像识别方法在解决实际问题时表现出良好的效果和实用性。