人工神经网络在图像识别中的应用探析

"图像模式识别是利用机器对图像进行处理和识别，以实现自动化分类和辨识。这一技术广泛应用于各个领域，如遥感图像分析、医学图像诊断、天气预报和车牌识别等。图像识别通常包含图像预处理、特征提取和模式分类三个步骤。预处理是为了简化图像并提取关键信息；特征提取旨在选择对分类最有帮助的特征；模式分类则是根据这些特征将图像归类。图像识别系统由图像获取、数据处理和分类判断三部分组成。人工神经网络作为智能模式识别方法之一，因其并行性、分布式存储和非线性处理能力，在图像识别领域表现出色，被用于构建BP神经网络和径向基函数神经网络模型进行图像识别和分类。" 图像模式识别是现代信息技术中的一个重要分支，它源于人类对图像信息的处理需求。随着科技的发展，图像识别技术已经从简单的图像分类扩展到复杂的目标检测和识别。图像识别的基本流程包括三个阶段： 1. **图像预处理**：这是图像识别的第一步，目的是改善图像质量，减少噪声，通常涉及平滑滤波、增强、恢复、边缘检测和分割等操作，以简化图像并突出关键特征。 2. **特征提取**：特征提取是识别的关键，通过选择能有效区分不同类别图像的特征，如纹理、形状、颜色和空间关系等，减少数据维度，提高识别效率和准确性。 3. **图像模式分类**：分类阶段根据提取的特征将图像映射到预定义的类别中，通常采用统计方法、结构分析、模糊逻辑或智能算法，如人工神经网络。 人工神经网络（ANN）在图像识别中的应用尤为突出，特别是在BP（Back Propagation）神经网络和径向基函数（RBF）神经网络中。BP网络通过反向传播学习算法调整权重，适应性强，适用于多层非线性模型，常用于复杂模式的识别。而RBF网络以其快速学习和精确分类能力，尤其适用于解决高维数据的分类问题，如医学图像的识别和分类。 本篇硕士学位论文介绍了基于神经网络的图像识别方法，探讨了BP网络和RBF网络在图像识别中的应用，并进行了实际的数字识别和医学图像分类实验，验证了这两种神经网络模型的有效性。研究表明，人工神经网络在图像识别与分类中具有较高的实用价值和准确性。