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1、基于粗糙集神经网络的图像分割技术研究吴冰1)魏建2)刘艳昌3)李慧4)1)2)3)（河南理工大学电气学院，焦作454003）4)（焦作师专物理系，焦作454003）摘要神经网络用于分割图像时需要大量的训练数据，由于数据量大，计算速度相当慢，不适合实时数据处理。网络节点个数、网络层数等的设计还缺乏比较系统的理论指导。基于此，本文提出一种新的方法，即粗糙集神经网络图像分割方法。该方法利用粗糙集约减理论对分割后的图像区域特征进行约减，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初始拓扑结构。粗糙神经网络中每
2、个神经单元的输入为区域值，输出为决策分类值，此时权值由粗糙集上下近似客观得到的原始粗糙度得到，然后用BP算法迭代，得到最终的决策结果，即实现图像的分割。实验证明，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，满足图像处理的实时性要求。该方法为进行图像分割提供了一个崭新的视角。关键词粗糙集约减等价类粗糙集神经网络图像分割中图法分类号：文献标识码:文章编号:ResearchofImageSegmentationTechnologyBasedonRoughSetsNeuralNetworkWuBing1),WeiJian2),LiuYanChan
3、g3),LiHui4)1)2)3)(ElectricInstitute,HenanPolytechnicUniversity,JiaoZuo,454003)4)(DepartmentofPhysics,JiaoZuoCollege,JiaoZuo,454003)AbstractNeuralNetworkforimagesegmentationneedalotoftrainingdata,calculationspeedandataveryslowandnotsuitableforreal-timedataprocessing.Numberofnetworkno
4、desandnetworklayersinthedesignofalackofsystematictheoreticalguidance.Basedonthis,thispaperproposesanewmethodthatroughsetneuralnetworkimagesegmentation.Themethodusesthetheoryofroughreductiontocutsegmentedimagefeaturesaboutregionaltoreducethedimensionoffeaturevectors,extractedrules,th
5、enthoserulesconstructANNnumberofhiddenlayerneurons,inordertodeterminetheinitialroughneuralnetworktopology.Roughneuralnetworkmoduleseachneuroninputvaluesfortheregion,andtheoutputvaluefortheclassificationdecision,thistimefromtherightroughsetApproximatevalueoftheoriginalroughnesstobeob
6、jective,thenBPiterativealgorithm,thefinaldecisionfindingthattheimagesegmentation.Theexperimentsshowthatthismethodgreatlyreducingthetrainingtimeandimprovetheaccuracy,butwillalsobesuperiortoconventionalimagesegmentation,imageprocessingtomeetthereal-timerequirements.Themethodforimagese
7、gmentationwithanewperspective.Keywordsroughset;reduction;equivalenceclass;roughsetsneuralnetwork;imagesegmentation基金项目：收稿日期：改回日期：第一作者简介：吴冰，男，河南理工大学电气工程与自动化学院，博士，副教授，硕士生导师。1985年7月与1994年7月分别在焦作矿业学院获得学士学位和工学硕士学位，2005年6月在中国矿业大学（北京）获博士学位，主要从事图像处理，智能信息处理研究1引言图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤，也是进一步图像理解的
8、基础。所谓图像分割是指把图像分成各具特
