【利用神经网络进行图像分割及其与传统方法的对比】.pdf

XE2:(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。