一种基于纹理信息和遗传神经网络图像分割方法

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1、第28卷　第9期计　算　机　工　程2002年9月Vol.28№9ComputerEngineeringSeptember2002·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2002)09—0086—02文献标识码：A中图分类号：TP391.41一种基于纹理信息和遗传神经网络的图像分割方法112陈佳娟，赵学笃，赵炬（1.吉林大学南岭校区生物与农业工程学院13002，长春5；2.110044沈阳大学，沈阳）摘要：提出了一种基于纹理信息和遗传神经网络的图像分割方法。根据分形理论构造了图像的一组分形纹理特征参量，利用遗传神经网络作为图像像素的分类器，以此为基础对图像进行分割。分数维的计算采用

2、改进的盒子计数法。试验表明，将该方法应用于生物医学图像，能够区分图像不同的纹理区域，达到满意的分割效果。关键词：纹理信息;;分数维;遗传神经网络;图像分割生物医学图像AnImageSegmentationAlgorithmBasedonGeneticNeuralNetworkandTextureInformationCHENJiajuan1,ZHAOXuedu1,ZHAOJu2(1.CollegeofBiologyandAgricultureEngineering,JilinUniversity,Changchun130025；2.ShenyangUniversity,Shenyang110

3、044)【】AbstractInthispaper,asegmentationmethodisproposedbyusinggeneticneuralnetworkandtextureinformation.Accordingtothetheoryoffraction,agroupoffractiontexturecharacterparametersisobtained,andageneticneuralnetworkisdesignedforclassifyingpixelsofimage,thenthesegmentationofimageismadebyusingtheneuraln

4、etwork.Themodifiedbox-countingmethodisusedinestimatingfractiondimension.Resultsofexperimentshowthattheproposedmethodcansegmentdifferenttextureareaofbiomedicineimageinasatisfactoryway.【】KeywordsTextureinformation;Fractiondimension;Geneticneuralnetwork;Imagesegmentation;Biomedicineimage图像分割是图像处理与分析中的

5、一个经典的难题，尽管1分形纹理特征量的确定和计算国内外从20世纪70年代起就已开发出图像分割的各种技术手1.1分形的理论基础段和工具，但是由于图像信息处理的对象千差万别，使得人自然界中的大量形体和自然景物表面，例如曲折的海岸们开发的算法在适用性和通用性方面遇到了很大困难，从而线、错综复杂的地貌等是复杂且不规则的，无法用简单的结也使得研究者把面向对象这个性能要求作为研究的重点。构元素来描述。Mandelbrot创立了分形理论，提出可以用分生物医学图像反映了生物体不同的组织器官在图像中所形维数度量事物的不规则程度。分形维数在直观上与物体表具有的纹理特征，对于同一分割区域，不同空间位置的子区面的粗

6、糙度相吻合。在实际现象中，不同的自然纹理可以具域所包含的纹理信息基本相同，使得这些区域的纹理变化比有相近的分形维数，所以还应考虑纹理的方向性。目前，维较一致，因此，如果在图像分割的过程中能够充分利用这些数的定义有很多方法，其中盒维数法由于其便于实现计算机纹理信息，可能会使图像的分割获得满意的结果。计算，而成为应用最广泛的维数定义。[1][3]n对于图像的纹理现在尚没有明确的统一定义,Hawkins盒维数的基本定义为：设是FR上任意非空的有界子认为纹理标志具有3个要素：(1)局部的空间变化次序在更大集，Nδ(F)F是直径最大为δ，可以覆盖的集的最少个数，则的区域内不断重复；(2)序次是由基本元

7、素非随机排列而组F的上、下盒维数分别定义为：成；(3)纹理区域内任何地方都有大致相同的结构尺寸。logNd(F)(1)DimBF=lim-logd从纹理标志的3要素我们可以知道，图像纹理具有自相d®0似性。1975年，Mandelbrot提出了用分维几何来描述事物的logN(F)(2)DimF=limd自相似性，因此分维的概念同样可以应用到图像纹理的分析B-logdd®0[2]和识别。对于图像中分形的研究，较