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1、彩色图像分割技术及其在网络信息过滤中的应用南开大学硕士学位论文彩色图像分割技术及其在网络信息过滤中的应用姓名:唐怡亮申请学位级别:硕士专业:光学工程指导教师:翟宏琛2001.6.1摘要摘要本文应用前馈型神经网络实现了对复杂彩色图像中目标和背景区域的分割。它的基本思路是利用多层神经网络处理非线性分类的能力,解决了复杂彩色图像的目标和背景的色彩特征的非线性分类问题,完成对图像中目标区域分割提取。介绍了数字图像的模式识别过程,以及图像分割过程在模式识别中的重要地位。分析了用于图像分割的常用算法,进一步分析了彩色图像在不同色度空间的分通道分割的方法。并通过实验对于基于分通道的分
2、割方法和基于神经网络的分割方法进彳亍了分析和比较。详细介绍了多层前馈型神经网络以及误差背传学习算法,并应用其实现了对彩色图像的分割。并对神经网络各层神经元个数的选取,网络输入输出的数据,以及其它参数的选择做了进一步分析与实验。最后,本文对于基于图像内容过滤的网络防火墙及其架构进行了分析与研究,提出应用基于神经网络的图像分割技术处理网络图像过滤中的彩色图像分割问题的方法和初步处理结果。关键词:彩色图像分割模式识别算法前馈型神经网络人工神经网络防火墙信息过滤,.,..,.,?..?,.,.,,.:,,,?,,,第一章前言第一章前言§.数字图像模式识别及图像分割用计算机模拟人
3、的视觉,从图像输入到识别理解,即图像处理,是视觉最有前途的应用领域之一。因而,关于机器视觉的理论和模型是人们的研究热点。视觉图像的处理和识别研究始于年。过去人们主要是针对照相技术,光学技术的研究,当今则是利用计算机来完成图像的处理和识别。计算机图像处理不仅可以消除图像的失真、噪声,还可以进行图像的增强和复原,然后进行图像的判读、解析、识别。如航空照片的解析,遥感图像的处理和识别等,其用途之广,不胜枚举。随着计算机科学的发展,图像处理和识别在理论研究和实际应用中都得到了飞速发展,目前已进入了全面应用的新时代。数字图像的模式识别过程由三个主要阶段组成?:图像分割或物体分离阶
4、段:特征抽取阶段;识别分类阶段。其中图像分割阶段是数字图像处理的关键步骤:一方面,它是目标表达的基础,对物体特征测量有重要的影响;另一方面,因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层的图像分类和理解成为可能。因此对于图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视,至今己提出上千种各种类型的分割算法。现己提出的彩色图像分割方法包括:色彩分通道法口。】、聚类法【,?、熵阈值与博弈标记结合法‘、区域分裂合并法】、区域生长法【和主动轮廓模型法¨,】等。这些技术基本上可分为在色度空间例如或的分通道方法,分别在各基元通道内进行
5、处理;或通过在某色度向量方向上的滤波,来实现单通道内的操作。后者只适用于对单色调或同饱和度的简单彩色目标的分割;而前者则在实用化方面仍存在很多实际的困难。因此需要找到一种更好的办法来解决对于复杂条件下彩色图像分割问题。应该充分利用目标和背景的色彩信息,完成目标与背景色彩特征的分类,以实现对彩色图像的分割。人工神经网络是一门新兴的交叉学科【”,它涉及生物、电子、计算机、数学和物理等学科,反映了人脑功能的若干基本特性,但是并非人脑生物系统的逼真描述,只是某种模仿、简化和抽象。它采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞的结构和功能,由一定数量的处理单元有机地连接在一起,并行地进
6、行某些智能信息处理。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为而形成一种工程系统。它具有信息分布式存储、大规模自适应并行处理、高度的容错性等优点,是应用于模式识别的基础,特别是其学习能力和容错性对不确定的模式识别具有独到之处。年.证明了对于任何在闭区间的一个连续函数都可以用含有一个隐藏层的神经网络来逼近,因而一个层的网络可以完成任意的Ⅳ维到维的映像。正是由于复杂彩色图像的目标和背景的色彩特征的分类是非线性的,而网络能够很好的实现这种非线性的转换,因此网络能够完成对复杂图像的分割。§基于图像内容过滤的网络防火墙年由美国国防部的研究人员和
7、一些大学共同开发的实验性网络成为计算机网络最早也是最典型的例子。从那时开始,计算机网络得到了突飞猛进的发展。并且计算机网络已经从单纯的信息传输网向信息传输与信息处理相结合的“信息网络”方向发展。当今的时代是一个信息革命的时代。然而随着网络开放性、共享性、互联程度的扩大,网络信息的监测与安全保密成为国家与社会安全的一项重要问题。事实上,信息资源的共享和信息安全历来是一对矛盾。伴随着计算机网络的飞速发展,信息资源共享的进一步加强,随之而来的信息安全问题也日益突出。因此网络信息的过滤成为网络安全的一项重要问题,进而关系到国家与社会的安定。网络的
