基于卷积神经网络的图像分割算法研究

无线互联科技Wireless Internet Technology 第13期2019年7月No. 13July, 2019

基于卷积神经网络的图像分割算法研究

查志华，邓红涛，田敏

（石河子大学信息科学与技术学院，新疆石河子832003）

摘 要：随着科技的快速发展，在人们的日常生活中，图像信息所占的比重越来越大，带动了图像处理领域的发展，其中，图像 分割属于理解图像内容的一个重要条件，因而在该领域备受关注和重视。未来，与某些领域相结合的图像分割技术，尤其是基 于卷积神经网络的图像分割算法,将会为图像分割开辟全新的方向。文章介绍了图像分割算法的现状，并提出基于卷积神经网 络图像分割算法的改进策略，以改进卷积神经网络的准确性，优化卷积网络图像分割算法。关键词：卷积神经网络；图像分割；分割算法

在生活中，越来越多的领域应用到图像分割，特别是医 学图像。图像分割算法有助于准确地判断患者的病变部位， 为医生更好地诊治提供便利。不过因为容易受到外界噪声 的干扰，加之医疗仪器的缺陷，医学图像成像受到影响。当 前图像分割算法尚未满足任何图像分割需求,传统的图像分 割方法受图像本身限制严重，因而未来图像分割技术与某 些领域结合，成为一个新的探索方向。1图像分割算法的现状1.1图像分割算法的重要意义随着计算机信息技术的快速发展，人们日常生活与工 作，越来越依赖计算机获取信息和解决问题。因此，在应用 计算机过程中，图像信息的处理成为一个重要的研究方向。 人类的视觉处理系统功能强大，周围环境的图像信息都是由 眼睛来获取，这种方式既简单又有效率。数字图像是图像展示方式之一，将图像信息以像素或者 二维码的形式保存。数字图像信息量大、内容丰富、抽象复 杂叫如何从中获取有效信息成为重点研究工作。处理图像信息的重要手段就是计算机技术,推动图像工程 的发展，其中，图像分割算法成为处理图像内容的根本条件。虽然当前已发现多种图像分割方法，但是却没有一个具 有权威性的分割标准。一些具有特色的方法，也只能在特定 的领域与图像特性下应用。随着人工神经网络技术条件的发 展成熟，基于卷积神经网络的图像分割算法也受到更多人的 关注，其不再只局限于单张图像，而是在图像数据集的基础 上，不断归纳和总结，在分割算法过程中逐步修正，最终获 得相似图像的全部信息。在图像分割过程中，由于加入了像 素和像素的位置关系，因而有助于图像噪声的处理叫随着图像分割技术的不断成熟发展，其当前被广泛应用 在工业、军事、交通、医学等多个领域，特别是在医学领域， 图像分割技术的应用较为广泛。将图像根据已设定的标准分 割成不同的部分，并从图像中将所需区域进行标记，使其最 大限度地接近解剖结果，为医生诊断提供准确的信息依据。由此可见，基于卷积神经网络图像分割算法的研究，不 仅有助于提升技术发展，而且对实际应用有着重要作用。 1.2图像分割算法的现状

当前，图像分割算法在我国实际发展中，尚未形成一个 适用于所有图像的分割方法，也没有一个满足所有领域要求 的分割标准。图像分割技术目前还没有被广泛接受的理论。 基于卷积神经网络的图像分割算法，通过神经网络从大量 的图像数据获得一个决策函数，针对图像像素的类别进行 判断，最后实现图像分割。基于卷积神经网络的图像分割算 法，既注重图像集的整体性，又结合了神经网络的优势

1.3未来图像分割算法的发展方向

基于技术发展分析,未来图像分割算法的研究方向有4个。（1）针对传统分割算法的不足之处寻找改进方法。（2）新理论、新工具及新方法为图像算法提供了更多的技 术支持，通过多种方法融合，提升图像分割的效果。（3）重 视加强交互式分割的应用，在图像分割中融入主观指导理

念，解决传统图像分割算法中遇到的问题。（4）对特殊领域 图像分割算法的研究。2现阶段图像分割方法

当前，图像分割算法涵盖阈值分割、区域分割、边缘分 割以及基于能量泛函分割等方法。这些分割方法主要应用

在数字图像本身，具有性能稳定的特点。阈值分割算法，在灰度图像中选取一个或多个灰度值作 为阈值，根据介于最低灰度值与最高灰度值之间的选取原 则，按照此阈值划分图像的像素，进而实现图像的分割。阈 值分割法适合分割物体与背景对比度较大的图像⑼。基于阈值分割算法中缺乏像素相关性的局限性，在区域 分割算法中加入像素之间的空间关系，将某异形之下相同或 相似的像素划分到同一个区域中。区域分割算法分为区域

生长法和分裂合并法两种，通过单个像素合并周围像素，最 后，形成一个区域。

边缘分割算法，是对边缘的分割，运用某种方法寻找区 域的边界从而实现分割图像，这些图像的边缘多处于图像中 不连续的位置。

基于能量泛函的分割，是指利用活动轮廓模型进行图像 的分割，将图像边界以一条连续的曲线替代，并用定义能量作者简介：查志华（1978—）,女，江苏涟水人，讲师，博士研究生；研究方向：信号处理，机器视觉。

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基于深度卷积神经网络的图像分类

SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程

基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较大的影响。为改善卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论分析，并通过大量的对比实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论分析及对比实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等方法，在CIFAR-10数据集上取得了%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, % classification accuracy is achieved on CIFAR-10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words: Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization, Dropout

基于神经网络的图像分割

基于遗传神经网络的图像分割 摘要 针对图像分割的复杂性,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,设计出误差最小的神经网络,然后再对图像的像素进行分类识别,实现并提高了图像分割性能。仿真实验表明,与传统的图像分割方法相比,取得了比传统方法更好的图像分割效果。 关键词:图像分割;神经网络;遗传算法;遗传优化 A Study of Genetic Neural Network Used in Image Segmentation ABSTRACT Because of the complexity of image segmentation, the optimization of the weights and thresholds of BP neural network are realized by genetic algorithm, and a BP neural network with minimum error is designed. It classify the image pixels, implement and improve the performance of image segmentation. The results of simulation show that the algorithm neuralnetwork can better achieve the image segmentation, compared with the traditional method. Key word :Image segmentation;Neural Network;Genetic algorithm;Genetic optimization 一、遗传算法 1．1基本概念 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。 对于一个求函数最大值的优化问题(求函数最小值也类同)，一般可以描述为下列数学规划模型:

关于图像分割算法的研究

关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的

图像分割算法开题报告

图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题

虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效

使用卷积神经网络的图像样式转换

《使用卷积神经网络的图像样式转换的研究》 院系信息工程学院 专业电子与通信工程 班级信研163 提交时间：2016年11月28日

使用卷积神经网络的图像样式转换的研究 湖北省武汉，430070 摘要：以不同的风格样式渲染图像的内容一直都是一个十分困难的图像处理任务。也可以说，以前主要限制因素是不知如何明确表示内容信息。在这里我们使用图像表示导出优化的能够识别对象的卷积神经网络，这使得高级图像信息显示。我们引入了一种可以分离和重组自然图像的图像内容和艺术风格的神经算法。这个算法允许我们生成高质量的新目标图像，它能将任意照片的内容与许多众所周知的艺术品的风格相结合。我们的结果提供了对卷积神经网络学习的深度图像表示的新理解，并且展示了他们的高水平图像合成和操纵的能力。 关键词：卷积神经网络；图像处理；神经算法 The Study of Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks LiWenxing School of Science,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070,China Abstract: Rendering the content of an image in a different style has always been a difficult image processing task. It can also be said that the main limiting factor in the past is that I do not know how to clearly express the content information. Here we use an image representation to derive an optimized, object-aware convolutional neural network, which allows advanced image information to be displayed. We introduce a neural algorithm that can separate and reconstruct the image content and artistic style of natural images. This algorithm allows us to generate high-quality new target images that combine the content of any photo with the style of many well-known works of art. Our results provide a new understanding of the depth image representation of convolution neural network learning and demonstrate their ability to synthesize and manipulate high-level images. Keywords: Convolutional Neural Network;Image Processing;Neural algorithm

图像分割方法的比较研究

图像分割方法的比较研究 在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明:不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。 标签：图象分割;图象处理 1 引言 近年来,随着工业、农业、医学、军事等领域自动化和智能化需求的迅速发展,对图像处理技术的要求也日益提高。其中,对图像的自动识别与理解就是一项重要任务,而对图像进行分割来提取目标是其关键步骤之一,如果得不到合理的图像分割图,也就无法对图像进行正确的识别与理解。在过去的四十多年里,图像分割的研究一直受到人们高度的重视。迄今为止,研究者提出了上千种不同类型的分割算法,而且近年来每年都有上百篇相关研究成果发表。但是,现有的方法多是为特定应用设计的,有很大的针对性和局限性,对图像分割的研究还缺乏一个统一的理论体系。Fu和Mui从细胞学图像处理的角度将图像分割技术分为三大类:特征阈值或聚类、边缘检测和区域提取。依据算法所使用的技术或针对的图像,Pal and Pal把图像分割算法分成了6类:阈值分割、像素分割、深度图像分割、彩色图像分割、边缘检测和基于模糊集的方法。本文将依据上述两种分类方法进行深入研究。 2 图象分割方法 简而言之,图像分割(Image Segmentation)就是把图像中的物体与背景或物体与物体分割开,实现不同区域的特殊处理。 2.1 基于阈值的分割方法 这类方法简单实用,在过去的几十年间备受重视,其分类也不一而足。根据使用的是图像的整体信息还是局部信息,可以分为上下文相关方法和上下文无关方法;根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值,可以分为全局阈值方法和局部阈值方法;另外,还可以分为单阈值方(bileverthresholding)和多阈值方法。 阈值分割的核心问题是如何选择合适的阈值。其中,最简单和常用的方法是从图像的灰度直方图出发,先得到各个灰度级的概率分布密度,再依据某一准则选取一个或多个合适的阈值,以确定每个像素点的归属。选择的准则不同,得到的阈值化算法就不同。 下面就常见的几种阈值分割算法进行比较:

卷积神经网络CNN从入门到精通

卷积神经网络CNN从入门到精通 卷积神经网络算法的一个实现 前言 从理解卷积神经到实现它，前后花了一个月时间，现在也还有一些地方没有理解透彻，CNN还是有一定难度的，不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了，主要还是靠自己去专研，阅读推荐列表在末尾的参考文献。目前实现的CNN在MINIT数据集上效果还不错，但是还有一些bug，因为最近比较忙，先把之前做的总结一下，以后再继续优化。 卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法，在很多应用上表现出卓越的效果，[1]中对比多重算法在文档字符识别的效果，结论是CNN优于其他所有的算法。CNN在手写体识别取得最好的效果，[2]将CNN应用在基于人脸的性别识别，效果也非常不错。前段时间我用BP神经网络对手机拍照图片的数字进行识别，效果还算不错，接近98%，但在汉字识别上表现不佳，于是想试试卷积神经网络。 1、CNN的整体网络结构 卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要的思想架构： 局部区域感知 权重共享 空间或时间上的采样 局部区域感知能够发现数据的一些局部特征，比如图片上的一个角，一段弧，这些基本特征是构成动物视觉的基础[3]；而BP中，所有的像素点是一堆混乱的点，相互之间的关系没有被挖掘。 CNN中每一层的由多个map组成，每个map由多个神经单元组成，同一个map 的所有神经单元共用一个卷积核（即权重），卷积核往往代表一个特征，比如某个卷积和代表一段弧，那么把这个卷积核在整个图片上滚一下，卷积值较大的区域就很有可能是一段弧。注意卷积核其实就是权重，我们并不需要单独去计算一个卷积，而是一个固定大小的权重矩阵去图像上匹配时，这个操作与卷积类似，因此我们称为卷积神经网络，实际上，BP也可以看做一种特殊的卷积神经网络，只是这个卷积核就是某层的所有权重，即感知区域是整个图像。权重共享策略减少了需要训练的参数，使得训练出来的模型的泛华能力更强。 采样的目的主要是混淆特征的具体位置，因为某个特征找出来后，它的具体位置已经不重要了，我们只需要这个特征与其他的相对位置，比如一个“8”，当我们得到了上面一个"o"时，我们不需要知道它在图像的具体位置，只需要知道它下面又是一个“o”我们就可以知道是一个'8'了，因为图片中"8"在图片中偏左或者偏右都不影响我们认识它，这种混淆具体位置的策略能对变形和扭曲的图片进行识别。 CNN的这三个特点是其对输入数据在空间（主要针对图像数据）上和时间（主要针对时间序列数据，参考TDNN）上的扭曲有很强的鲁棒性。CNN一般采用卷积层与

图像分割算法研究及实现

中北大学 课程设计说明书 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师：陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日

中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：焦晶晶学号：10050644X07 学生姓名：郑晓峰学号：10050644X22 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日

课程设计任务书 1．设计目的： 1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力； 2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理； 3、通过图像处理实践的课程设计，掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： (1)编程实现分水岭算法的图像分割； (2)编程实现区域分裂合并法； (3)对比分析两种分割算法的分割效果； (4)要求每位学生进行查阅相关资料，并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重，写出自己所做的内容。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕： 每个同学独立完成自己的任务，每人写一份设计报告，在课程设计论文中写明自己设计的部分，给出设计结果。

(完整word版)深度学习-卷积神经网络算法简介

深度学习 卷积神经网络算法简介 李宗贤 北京信息科技大学智能科学与技术系 卷积神经网络是近年来广泛应用在模式识别、图像处理领域的一种高效识别算法，具有简单结构、训练参数少和适应性强的特点。它的权值共享网络结构使之更类似与生物神经网络，降低了网络的复杂度，减少了权值的数量。以二维图像直接作为网络的输入，避免了传统是被算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积神经网络是为识别二维形状特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对于平移、比例缩放、倾斜和其他形式的变形有着高度的不变形。 ?卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一种多层的感知器，每层由二维平面组成，而每个平面由多个独立的神经元组成，网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为C元和S元。C元聚合在一起构成卷积层，S元聚合在一起构成下采样层。输入图像通过和滤波器和可加偏置进行卷积，在C层产生N个特征图（N值可人为设定），然后特征映射图经过求和、加权值和偏置，再通过一个激活函数（通常选用Sigmoid函数）得到S层的特征映射图。根据人为设定C层和S层的数量，以上工作依次循环进行。最终，对最尾部的下采样和输出层进行全连接，得到最后的输出。

卷积的过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（在C1层是输入图像，之后的卷积层输入则是前一层的卷积特征图），通过一个激活函数(一般使用的是Sigmoid函数)，然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。具体运算如下式，式中Mj是输入特征图的值： X j l=f?(∑X i l?1?k ij l+b j l i∈Mj) 子采样的过程包括：每邻域的m个像素（m是人为设定）求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过激活函数Sigmoid产生特征映射图。从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S层可看作是模糊滤波器，起到了二次特征提取的作用。隐层与隐层之间的空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。对于子采样层来说，有N 个输入特征图，就有N个输出特征图，只是每个特征图的的尺寸得到了相应的改变，具体运算如下式，式中down（）表示下采样函数。 X j l=f?(βj l down (X j l?1) +b j l)X j l) ?卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式。用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有了输

卷积神经网络全面解析之算法实现

卷积神经网络全面解析之算法实现 前言 从理解卷积神经到实现它，前后花了一个月时间，现在也还有一些地方没有理解透彻，CNN还是有一定难度的，不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了，主要还是靠自己去专研，阅读推荐列表在末尾的参考文献。目前实现的CNN在MINIT数据集上效果还不错，但是还有一些bug，因为最近比较忙，先把之前做的总结一下，以后再继续优化。 卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法，在很多应用上表现出卓越的效果，[1]中对比多重算法在文档字符识别的效果，结论是CNN优于其他所有的算法。CNN 在手写体识别取得最好的效果，[2]将CNN应用在基于人脸的性别识别，效果也非常不错。前段时间我用BP神经网络对手机拍照图片的数字进行识别，效果还算不错，接近98%，但在汉字识别上表现不佳，于是想试试卷积神经网络。 1、CNN的整体网络结构 卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要的思想架构： ?局部区域感知 ?权重共享 ?空间或时间上的采样 局部区域感知能够发现数据的一些局部特征，比如图片上的一个角，一段弧，这些基本特征是构成动物视觉的基础[3]；而BP中，所有的像素点是一堆混乱的点，相互之间的关系没有被挖掘。 CNN中每一层的由多个map组成，每个map由多个神经单元组成，同一个map的所有神经单元共用一个卷积核（即权重），卷积核往往代表一个特征，比如某个卷积和代表一段弧，那么把这个卷积核在整个图片上滚一下，卷积值较大的区域就很有可能是一段弧。注意卷积核其实就是权重，我们并不需要单独去计算一个卷积，而是一个固定大小的权重矩阵去图像上匹配时，这个操作与卷积类似，因此我们称为卷积神经网络，实际上，BP也可以看做一种特殊的卷积神经网络，只是这个卷积核就是某层的所有权重，即感知区域是整个图像。权重共享策略减少了需要训练的参数，使得训练出来的模型的泛华能力更强。 采样的目的主要是混淆特征的具体位置，因为某个特征找出来后，它的具体位置已经不重要了，我们只需要这个特征与其他的相对位置，比如一个“8”，当我们得到了上面一个"o"时，我们不需要知道它在图像的具体位置，只需要知道它下面又是一个“o”我们就可以知道是一个'8'了，因为图片中"8"在图片中偏左或者偏右都不影响我们认识它，这种混淆具体位置的策略能对变形和扭曲的图片进行识别。 CNN的这三个特点是其对输入数据在空间（主要针对图像数据）上和时间（主要针对时间序列数据，参考TDNN）上的扭曲有很强的鲁棒性。CNN一般采用卷积层与采样层交

基于卷积神经网络的图像识别研究

第14期 2018年7月No.14July，2018 1 算法原理 卷积神经网络的卷积层最重要部分为卷积核[1-2]。卷积核不仅能够使各神经元间连接变少，还可以降低过拟合误 差[3]。 子采样过程就是池化过程。进行卷积过程是将卷积核与预测试图像进行卷积，子采样能够简化网络模型，降低网络模型复杂程度，从而缩减参数。 在图像识别时，首先需要对输入图像初始化，然后将初始化后图像进行卷积和采样，前向反馈到全连接层，通过变换、即可计算进入输出层面，最终通过特征增强效果和逻辑之间的线性回归判断是否符合图像识别期望效果，往复循环，每循环一次就迭代一次，进而对图像进行识别。流程如图1所示。 图1 卷积神经网络模型流程 2 卷积神经网络 卷积神经网络主要包括3个层次[4]，它由输入层、隐藏 层、输出层共同建立卷积神经网络模型结构。2.1 卷积层 卷积层的作用是提取特征[2]。卷积层的神经元之间进行 局部连接，为不完全连接[5]。 卷积层计算方法公式如下。()r array M a λ+ 其中λ为激活函数，array 是灰度图像矩阵， M 表示卷积核， 表示卷积， a 表示偏置值大小。G x 方向和G y 方向卷积核。 本文卷积神经网络模型中设定的卷积核分为水平方向和竖直方向。卷积层中卷积核通过卷积可降低图像边缘模糊程度，使其更为清晰，效果更好、更为显著。经过S 型函数激活处理之后，进行归一化后图像灰度值具有层次感，易于突出目标区域，便于进一步处理。2.2 全连接层 该层主要对信息进行整理与合并，全连接层的输入是卷积层和池化层的输出。在视觉特征中，距离最近点颜色等特征最为相似，像素同理。全连接如图2所示。 图2 全连接 3 实验结果与分析 本文采用数据集库是MSRA 数据集，该数据集共包含1 000张图片。实验环境为Matlab2015a 实验环境，Windows 7以上系统和无线局域网络。本文从MSRA 数据集中选取其中一张进行效果分析。卷积神经网络模型识别效果如图3所示。 作者简介：谢慧芳（1994— ），女，河南郑州人，本科生；研究方向：通信工程。 谢慧芳，刘艺航，王 梓，王迎港 （河南师范大学，河南 新乡 453007） 摘 要：为降低图像识别误识率，文章采用卷积神经网络结构对图像进行识别研究。首先，对输入图像进行初始化；然后，初 始化后的图像经卷积层与该层中卷积核进行卷积，对图像进行特征提取，提取的图像特征经过池化层进行特征压缩，得到图像最主要、最具代表性的点；最后，通过全连接层对特征进行综合，多次迭代，层层压缩，进而对图像进行识别，输出所识别图像。与原始算法相比，该网络构造可以提高图像识别准确性，大大降低误识率。实验结果表明，利用该网络模型识别图像误识率低至16.19%。关键词：卷积神经网络；卷积核；特征提取；特征压缩无线互联科技 Wireless Internet Technology 基于卷积神经网络的图像识别研究

图像分割技术的研究背景及意义

图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述 图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义 图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。 图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

2.1阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40前，现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割；而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应一个相应的子区域，这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广，即采用二维统计量（如散射图或共生矩阵）取代直方图，以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进，并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性，付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确，而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求，为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具，提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量，反映图像的体视特性，而

基于MATLAB的图像分割算法研究毕业设计

基于MA TLAB的图像分割算法研究 基于MATLAB的图像分割算法研究 摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词：图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator

图像分割方法综述

图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点， 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：

卷积神经网络

卷积神经网络 摘要：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。本文从卷积神经网络的发展历史开始，详细阐述了卷积神经网络的网络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例，简单介绍了卷积神经网络在工程上的应用，并给出了设计思路和网络结构。 关键字：模型；结构；训练算法；人脸检测；形状识别 0 引言 卷积神经网络是人工神经网络的一种已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点，它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。 1 卷积神经网络的发展历史 1962年Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野(receptive field)的概念，1984年日本学者Fukushima基于感受野概念提出的神经认知机(neocognitron)可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，也是感受野概念在人工神经网络领域的首次应用。神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式(特征)，然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。神经认知机能够利用位移恒定能力从激励模式中学习，并且可识别这些模式的变化形，在其后的应用研究中，Fukushima将神经认知机主要用于手写数字的识别。随后，国内外的研究人员提出多种卷积神经网络形式，在邮政编码识别和人脸识别方面得到了大规模的应用。 通常神经认知机包含两类神经元，即承担特征抽取的S-元和抗变形的C-元。S-元中涉及两个重要参数，即感受野与阈值参数，前者确定输入连接的数目，后者则控制对特征子模式的反应程度。许多学者一直致力于提高神经认知机的性能的研究：在传统的神经认知机中，每个S-元的感光区中由C-元带来的视觉模糊量呈正态分布。如果感光区的边缘所产生的模糊效果要比中央来得大，S-元将会接受这种非正态模糊所导致的更大的变形容忍性。我们希望得到的是，训练模式与变形刺激模式在感受野的边缘与其中心所产生的效果之间的差异变得越来越大。为了有效地形成这种非正态模糊，Fukushima提出了带双C-元层的改进型神经认知机。 Trotin 等人提出了动态构造神经认知机并自动降低闭值的方法[1]，初始态的神经认知机各层的神经元数目设为零，然后会对于给定的应用找到合适的网络规模。在构造网络过程中，利用一个反馈信号来预测降低阈值的效果，再基于这种预测来调节阈值。他们指出这种自动阈值调节后的识别率与手工设置阈值的识别率相若，然而，上述反馈信号的具体机制并未给出，并且在他们后来的研究中承认这种自动阈值调节是很困难的【8】。 Hildebrandt将神经认知机看作是一种线性相关分类器，也通过修改阈值以使神经认知机成为最优的分类器。Lovell应用Hildebrandt的训练方法却没有成功。对此，Hildebrandt解释的是，该方法只能应用于输出层，而不能应用于网络的每一层。事实上，Hildebrandt没有考虑信息在网络传播中会逐层丢失。 Van Ooyen和Niehuis为提高神经认知机的区别能力引入了一个新的参数。事实上，该参数作为一种抑制信号，抑制了神经元对重复激励特征的激励。多数神经网络在权值中记忆训练信息。根据Hebb学习规则，某种特征训练的次数越多，在以后的识别过程中就越容易