基于神经网络的图像分割

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1、可编辑版基于遗传神经网络的图像分割摘要针对图像分割的复杂性,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,设计出误差最小的神经网络,然后再对图像的像素进行分类识别,实现并提高了图像分割性能。仿真实验表明,与传统的图像分割方法相比,取得了比传统方法更好的图像分割效果。关键词:图像分割;神经网络;遗传算法;遗传优化AStudyofGeneticNeuralNetworkUsedinImageSegmentationABSTRACTBecauseofthecomplexityofimagesegmentation,theoptimizationoftheweight

2、sandthresholdsofBPneuralnetworkarerealizedbygeneticalgorithm,andaBPneuralnetworkwithminimumerrorisdesigned.Itclassifytheimagepixels,implementandimprovetheperformanceofimagesegmentation.Theresultsofsimulationshowthatthealgorithmneuralnetworkcanbetterachievetheimagesegmentation,compare

3、dwiththetraditionalmethod.Keyword:Imagesegmentation;NeuralNetwork;Geneticalgorithm;Geneticoptimization一、遗传算法1．1基本概念　　遗传算法（GeneticAlgorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索

4、空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。　　对于一个求函数最大值的优化问题(求函数最小值也类同)，一般可以描述为下列数学规划模型:Word完美格式可编辑版遗传算法　　式中为决策变量，为目标函数式，式2-2、2-3为约束条件，U是基本空间，R是U的子集。满足约束条件的解X称为可行解，集合R表示所有满足约束条件的解所组成的集合，称为可行解集合。1.2遗传算法的基本运算过程如下:　　a)初始化:设置进化代数计数器t=0，设置最大进化

5、代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。　　b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。　　c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。　　d)交叉运算；将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。　　e)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。　　群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t

6、1)。　　f)终止条件判断:若tT,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。1.3遗传算法特点　　遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。搜索算法的共同特征为：　　①首先组成一组候选解；　　②依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度；　　③根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解；　　④对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。　　以下是遗传算法流程图：Word完美格式可编辑版遗传算法在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种

7、特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来。　　遗传算法还具有以下几方面的特点：　　(1)遗传算法从问题解的串集开始嫂索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。　　(2)许多传统搜索算法都是单点搜索算法，容易陷入局部的最优解。遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。　　(3)遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体

8、，在此基础上进行遗传操作