[12] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, \Edition, Prentice Hall Upper Saddle River, New Jersey 07458, TA1632.G66 2001, 698-740
原理 一.提出问题
数字计算机的出现和现代学习与神经处理理论的发展都发生在大约同一时期,即二十世纪40年代后期。在计算机上进行人工神经系统的研究(ANS仍然是生物医学研究的一个活跃领域。自那时以来,数字计算机已作为一种工具被用来建立单个神经元以及神经元簇的模型,这就是所谓的神经网络。源自统计模式识别的传统技术一直很流行,直到20世纪90年代初期。在新的时代,2000,Robert P.W.Duin和毛建昌给了我们作了一个全面的总结并对模式识别中一些众所周知的方法进行了比较。给出的评论主要针对统计方法。人工神经网络(ANN在这只作为一部分被讨论。由于发现,对于进行特征识别,统计方法或多或少存在着一般数学方法的不可用性。一个新的基于轮廓特征值计算的特征提取方法被提出,并发现利用前馈神经网络可以得到令人满意的结果。图像处理的主要目的是改变视觉的影响,这样信息量大大提高,使得所述图像比原始图像更清晰。这种技术有助于我们获得图像中我们感兴趣的部分或特征的更好的清晰度,并且抑制图像中其他部分或特征的信息。图像识别一直致力于,从一组身份已知的标签中寻找图像中被观察目标的身份。可用的识别技术有许多种,但是对于选择何种技术最合适主要取决于给定的手头任务和一些其它的相关参数。软计算是建立在模糊逻辑,人工神经网络,进化计算,机器学习等一些最新技术之上的一种新兴领域。每种软计算技术都可以应用于,产生因太复杂或嘈杂而无法用常规方法处理的任何问题的解决方法。传统的计算机采用逐步解决问题的方法,且每一步都需要很好定义并且必须保证是可计算的。如果其中计算机需要遵循的任何一步是未知的,计算机将无法解决问题。所以利用计算机解决问题需要事先掌握如何解决这个问题的所有知识。而人工神经网络是一种新技术,它采用的是一种与传统计算方法不
同的解决问题的方式。或许人工神经网络之所以被认为更强大,是因为它可以解决一些还不能准确知道如何去解决的问题。
本文将利于人工神经网络,提供一种图像处理与识别的新方法。人工神经网络已成为灵感来自于生物神经网络的一个最新发展工具。这个新的强大工具的主要优势是,它具有靠传统计算方法不太容易解决问题的能力。
二.分析问题 开始
输入原始图像 输入图像加入椒盐噪声
采用AMF滤除原始图像的椒盐噪声基于原始输入图像计算出过滤图像 的平均误差
原始无噪声图像转换成二进制数据 矩阵
测试图像加入椒盐噪声采用AMF滤除测试图像椒盐噪声 测试图像转换为测试数据矩阵 基于原始数据矩阵计算出测试矩阵 的平均误差
采用ANN对测试数据矩阵进行训练产 生新数据矩阵
基于原始数据矩阵计算新数据矩阵
的平均误差
2.加入椒盐噪声的目的,因为因为所有用来识别的图像都可能含有某种噪声,这就需要去滤除噪声,从而进行正确的识别。
3.选用自适应中值滤波器原因:滤波器被广泛地用于图象的预处理,抑制图象噪声,增强对比度,以及强化图象的边沿特征. 运用较为广泛的线性滤波器如平均值滤波器,能较好地抑制图象中的加性噪声. 但是,线性滤波器会引起图象的钝化或模糊,使得图象中物体边界产生位移. 特别是,在图象受到乘性噪声或脉冲噪声的干扰,如超声波及雷达成像中普遍存在的斑点噪声,线性滤波器就不能取得预期的效果. 中值滤波器,就像其名字一样,是用该像素的相邻像素的灰度中值来代替该像素的值,是一种非线性滤波器. 例如滤波窗口由3×3 个象素组成,则其中5个象素的灰度值会小于等于该滤波器的输出灰度值,同时5 个象素的灰度值会大于等于滤波器的输出. 由此可见,对于离散的脉冲噪声,当其出现的次数小于窗口尺寸的一半时,将被抑制掉同时也能较好地保证图象的边沿特征,而且易于实现. 因此它被广泛地应用于图象处理,尤其是医学图象处理,如超声波图象.但由于其使用的滤窗大小是固定不变的,当窗中噪声像素数超过有用像素之半时(噪声密度较大时,中值滤波滤波作用大大降低。多次试验验证:在脉冲噪声强度大于0.2时,中值滤波效果就显得不是令人满意。而自适应中值滤波器会根据一定的设定条件改变滤窗的大小,即当噪声面积较大时,通过增加滤窗的大小将噪声予以去除,同时当判断滤窗中心的像素不是噪声时,不改变其当前像素值,即不用中值代替。这样,自适应中值滤波器可以处理噪声概率更大的脉冲噪声,同时在平滑非脉冲噪声图像时能够更好地保持图像细节,这是传统中值滤波器做不到的。所以选用自适应中值滤波有利于保留图像细节,有利于正确进行图像识别。
4.采用将一副图像分割成几部分的方法,只取其中10X10矩阵的元素,一是方便进行误差计算,二是只进行图像某部分进行识别,提高了识别速度,三是采用矩阵形式方便进行将数据输入至ANN网络进行图像处理。
5.采用图像压缩的方法,将像素数据进行进制转换,矩阵
ORMAT[][],TESTMAT[][],NEWMAT[][]的列的数目只占了原始图像或测
试图像数据总列数的四分之一,因此利用人工神经网络完成训练和测试所需的时间大大减少。
6.图像处理可以看作一大类图像技术,着重强调在图像之间的变换,图像处理是包含丰富内容和具有广阔应用领域的研究学科。近几年来,作为具有自组织、自学习和联想功能的人工神经网络理论已成功地应用于图像处理的许多方面,如图像压缩、图像分割、边缘检测、图像增强、图像识别等。概括得说,神经网络应用于图像处理的主要思路是:把原始图像或经过适当预处理的图像作为网络的输入信号,在网络的输出端得到处理后的图像信号或分类结果。
7.图像增强的目标是改进图片的质量,例如增加对比度,去掉模糊和噪声,修正几何畸变。
8.BP (Back Propagation神经网络,即误差反传误差反向传播算法的学习过程,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息,并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层,负责信息变换,根据信息变化能力的需求,中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构;最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息,经进一步处理后,完成一次学习的正向传播处理过程,由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时,进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层,按误差梯度下降的方式修正各层权值,向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程,是各层权值不断调整的过程,也是神经网络学习训练的过程,此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度,或者预先设定的学习次数为止。图像增强的主要目的是使图像处理后达到特定的效果。不同的图像,其处理方法也各不相同,使我们很难找到一个标准的公式或函数,因此可利用神经网络的学习特性和自组织能力帮助我们完成这任务。即将测试数据矩阵的数据输入ANN网络,其输出即为调整好的测试新数据矩阵,将这个新矩阵再与原始数据矩阵进行对比,计算误差,即可判定是否为同一图像。
三.解决问题 Matlab程序
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