[利用神经网络进行图像分割及其与传统方法的对比]

【利用神经网络进行图像分割及其与传统方法的对比】.pdfXE2:(b)第一章 绪论 1视觉现象与视觉理论 人的视觉神妙莫测,它能够使你毫无困难地认清周围的世界,迅速把握物 体的形状和位置并加以识别。比如在图1-1(a)那样杂乱的情况下,要发现其中 有一辆汽车,大概不会是一件难事。即使图像中出现的是从未见过的景物,视 觉也有办法让你准确地感知其空间结构,这可以从图1-1(b)那辐花粉粒子的显 微照片中得到证实。(a)(b) 图1-1 然而要让计算机来完成这一感知任务却相当困难。多少年来人们一直梦想 着用机器人来代替人的繁重劳动,可是一个能自由行走的机器人首先碰到的问 题就是如何对周围的环境作出判断。第一章绪论 就没有找到过一种合理的表象,因此表象的问题是解决机器视觉的最关键的问 题和必不可少的基础。Mar:曾经提出了一个三级内部表象的计算理论,即要素 图、2维图和三维模型表象,然而这种表象的正确性还有待于实验的进一步 检验.1图像分割问题 一系列神经生理学试验表明,视觉信息处理是按照功能模块的形式组织起 来的[28]。也就是说,图像中被编码的信息是由金字塔式的层次结构来分层实 现解码任务的,每一层次中的处理模块几乎相互独立。第一章绪论 图1-4 觉图象的无知,人们从来就没有找到过一种合适的算法。这已为许多从事人工 智能(A1)的科学家所确信[14].另一个可能的解释是人脑和计算机的工作方式截然不同。很可能人脑在进 化过程中发展成了一种传统计算机无法模拟的计算机制.根据生物学的理论[27],人的视觉系统(包括眼睛和大脑)是-个具有平 行加工能力的信息处理系统,它由大脑中广泛互连的复杂神经网络组成.在大 脑中大约存在着101-1012个神经单元,每个神经元又有10-105个突触与其 他神经元相连,所有信息处理任务均由这个网络系统完成。
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