改进BP神经网络在图像边缘检测中的应用研究

"基于改进BP神经网络图像边缘检测的研究" 本文主要探讨了如何通过改进传统的BP神经网络来优化图像边缘检测的过程，以解决传统算法在边缘检测中常见的断裂和不连续问题。BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛应用的监督式学习算法，常用于复杂函数的近似和模式识别任务，包括图像处理领域中的边缘检测。 传统的BP神经网络在训练过程中可能存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值等问题。针对这些问题，作者曾希君和于博提出了一种结合动量法和自适应学习速率的改进策略。动量法引入了动量项，可以加速网络的收敛过程，减少在梯度下降时的震荡，而自适应学习速率则是根据网络的训练状态动态调整学习率，使得网络在训练初期能快速收敛，后期则逐渐减小学习率以提高精度。 在二值图像边缘检测方面，改进后的BP神经网络被应用，能够更准确地识别和定位图像的边缘。二值图像通常由像素的黑白两种状态表示，边缘检测在二值图像上的目标是找出黑白像素的交界处，即图像的边缘。 对于灰度图像，由于其色彩层次丰富，边缘检测更为复杂。文中提到，采用神经网络的并行处理模式对灰度图像的8个位面进行检测。灰度图像的每个像素可以看作是一个8位的数值，8个位面分别代表了不同强度级别的变化。通过并行处理这8个位面，可以更全面地捕捉到图像的边缘信息。 实验结果显示，这种方法在处理二值图像和灰度图像时，相比于传统的边缘检测算法，如Canny算子、Sobel算子等，能提供更优的边缘检测效果。它减少了边缘断裂和不连续的现象，提高了边缘检测的准确性，这对于后续的图像分析和处理任务具有重要意义。 关键词：神经网络、边缘检测、二值化、改进BP算法 中图分类号：TP18（计算机科学技术） 文献标识码：A 文章编号：1000-7180(2009)08-0215-04 总结来说，这篇研究论文提出了一个改进的BP神经网络模型，该模型结合了动量法和自适应学习速率，有效地提升了图像边缘检测的性能，尤其在处理二值图像和灰度图像时表现突出。这一研究成果为图像处理领域的边缘检测提供了新的思路和方法。