粗糙集神经网络在图像分割中的应用

被引：6

作者：

吴冰 ^{[1
]}

魏建 ^{[1
]}

刘艳昌 ^{[1
]}

李慧 ^{[2
]}

机构：

[1] 河南理工大学电气工程与自动化学院

[2] 焦作师专物理系

来源：

河南理工大学学报(自然科学版) | 2007年 / 05期

关键词：

粗糙集; 约简; 等价类; 粗糙集神经网络; 图像分割;

D O I：

10.16186/j.cnki.1673-9787.2007.05.016

中图分类号：

TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080203 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了粗糙集神经网络用于图像分割的方法.该方法利用粗糙集约简理论对分割后的图像区域特征进行约简,以降低特征向量维数,抽取出规则,然后根据这些规则构造神经网络隐含层的神经元个数,从而确定粗糙集神经网络的结构.粗糙集神经网络中每个神经单元的输入为区域值,输出为决策分类值,此时权值预设为各规则粗糙隶属度值,然后用BP算法迭代,最终实现图像的分割.试验证明,该方法大大缩短了训练时间,提高了精度,并且得到优于常规的分割图像以及满足图像处理的实时性要求.

引用

页码：550 / 554

页数：5

共 8 条

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