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基于优化BP神经网络的图像分割实现魏光杏;周献中【摘要】神经网络在图像分割时需要计算大量的训练数据,计算速度跟不上实时数据处理,造成分割图像的质量较差的问题,分析了传统优化BP神经网络算法中存在的问题,提出了一种将增加动量项与自适应调整学习率相结合的优化BP神经网络图像分割方法,该方法可以加快迭代速度,还可以跳出过早局部极小值的局面.最后对经典图像进行分割实验验证,取得较好的效果,同时该算法还有效的缩短了图像分割的时间.【期刊名称】《佳木斯大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(037)003【总页数】4页(P374-377)【关键词】BP神经网络;图像分割;动量项;优化算法【作者】魏光杏;周献中【作者单位】南京大学工程管理学院,江苏南京210093;滁州职业技术学院,安徽滁州239000;南京大学工程管理学院,江苏南京210093【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言图像分割技术已经广泛应用在各个行业，其主要目标是按照某种算法将图像分成多个区域，分割的区域要保留图像原有的主要特征和信息，以便于以后对图像的检测和识别[1]。
因此分割算法的好坏直接关系到后续的图像分析和识别等。
图像分割算法较多，从总体上来看，分割算法主要是根据图像本身特性研究出来的, 常见的有模糊方法、聚类法、分水岭算法以及几种算法相结合分割算法等[2,3,4]，这些算法虽然都较成功的应用在许多应用领域，但是这些算法或多或少的造成系统计算复杂度偏高。
BP神经网络具有非常好数值处理及逼近能力，有较快的计算速度，能较好的应用于较多的不同应用领域。
但是BP传统的神经网络在图像分割时需要计算大量的训练数据，计算速度跟不上实时数据处理，造成分割图像的质量较差，甚至可能陷入局部最小化等问题，不能够正确对图像进行分割[5]。
对于此算法存在的这些相关问题，提出了一种结合自适应调整学习率与增加动量项的优化BP神经网络图像分割方法，该方法可以更大程度的发挥BP神经网络算法的效果，加快迭代速度，还可以跳出过早局部极小值的局面，使得计算速度大幅度提高，获得高质量的分割图。
..摘要随着计算机的普及和数字图像技术的广泛应用，数字图像处理技术已成为计算机视觉领域的一个研究热点。
图像修复是图像处理的重要组成部分，是对图像中的受损区域进行信息填充的过程，其目的是恢复受损的图像，并使观察者无法察觉图像曾经缺损或已被修复。
目前，图像修复算法根据待修复区域的大小，可以分为两类，即基于偏微分方程(PDE)的图像修复和基于纹理的图像修复。
Bertalmio等人把偏微分方程引入了图像修复领域，其基本思想是根据物理学中信息扩散原理来完成受损区域的修复，当受损区域较小时，修复效果很好，没有任何修复痕迹，但当受损区域较大时，会出现模糊效应。
因为这个缺点，基于纹理的图像修复逐渐成为该领域的主流算法，吸引了众多学者进行研究，该类算法不论对受损区域较大还是较小时都能取得很好的效果。
本文重点研究了Criminisi算法，在Criminisi算法的基础上，对模板大小、优先权计算方式、最佳匹配块的寻找等进行了改进。
论文考虑模板边缘像素点的梯度信息，提出了自适应模板大小策略，以判断能否扩展，从而适应不同的纹理图像；同时对优先权的计算方式进行了改进，考虑了周边信息，引入相关项，同时为置信度、数据项和相关项分配相应权重，避免了单一乘法带来的缺陷；引入颜色直方图以改进最佳匹配块的寻找，颜色直方图定义了图像或图像中区域的颜色分布，并且颜色直方图具有旋转不变性和缩放不变性等。
通过两个模块间颜色直方图的相交距离，从整体上考虑两个模块的相似性，从而减少错误匹配的概率。
最后通过对不同类型，包括纹理较丰富，结构较复杂，曲线较多的图片进行仿真实验，并与Criminisi算法和Sun等算法进行对比，说明了改进算法的有效性。
关键词：Criminisi，纹理合成，优先权，颜色直方图ABSTRACTABSTRACT4. A novel truncation spurious free DDFS structure and algorithm is proposed. By introducing a comparator and an adder into the traditional DDFS architecture, the sine lookup table can be compressed without significant hardware change in the design to eliminate the truncation spurs without increasing the size of the lookup table.Keywords: frequency synthesis, phase noise, spurious, frequency hopping目录目录第一章绪论 (1)1.1 研究背景与意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3本论文的结构安排 (2)第二章数字图像修复算法及模型 (7)2.1 图像的基础知识 (7)2.2 图像修复的问题描述 (10)2.3 基于偏微分方程的图像修复 (16)2.3.1 BSCB模型及原理 (20)2.3.2 TV模型及原理 (20)2.3.3 CDD模型及原理 (22)2.4 基于纹理合成的图像修复 (16)2.4.1 非参数采样纹理合成..................... 错误!未定义书签。
基于样本的数字图像修复技术研究数字图像修复一般是利用计算机技术对图像所丢失的信息或者丢失信息的区域进行修复或者填充。
文章从图像修复的技术原理以及特征两个方面概述了它的含义，并论述了基于样本的数字图像修复技术应用的重要性，最后对基于样本的数字图像修复技术进行了深入的分析。
标签：样本；数字图像；图像修复技术1 图像修复技术概述1.1 技术原理图像修复技术属于半自动图像智能处理技术，并且它是当前计算机图形学科技术中的一个研究热点。
图像修复在一定程度上，是利用计算机技术对图片当中出现的污点以及划痕等进行修复，使经过修复后的图片能够在一定程度上，不被人眼察觉的一种图像处理技术。
当下，现有的图像处理软件，在一般情况下均能对图片进行后期处理，例如，Photoshop、光影魔术手等图像修复软件。
1.2 特征图像修复技术在当前计算机图像学科中已被广泛应用，这种修复技术对文物保护、广播电视后期特效，以及想要表现虚拟现实，具有十分重要的作用。
一般情况下，图像修复在一定程度上会受到很多因素的影响，使其局部信息出现损伤。
例如：在某种条件下，为了某种特殊要求而利用图像修复技术，将完整的图片或者图像中的信息移动到另外的地方，又如：某些图片或者图像在数字媒体技术下，进行获取、处理、压缩，在这个过程中由于信息丢失，最终导致图像所留下的信息出现缺损区域等。
由此可见，为了保证图像信息的完整性，这就需要图像修复技术在一定基础上为图像重新扫描、处理，从而使图像恢复完整性[1]。
2 基于样本的数字图像修复技术应用的重要性首先，它是对静态图像的裂痕以及污点进行修复。
数字图像修复技术，在一定基础上对污点以及有损伤的图像进行清理，从而利用数字化技术对这些污点图像进行整合，最后呈现给人们一个视觉“完整”并且合理的图像。
当下在我国印刷行业，对于一些破损的老照片或者有划痕的照片均可以利用这种技术进行简单的修复。
其次，数字图像修复也是动态影像修复。
如今，我国计算机技术的发展越来越迅猛，因此图像修复技术，不仅能对一些静态的图片进行简单修复，而且这种技术在我国乃至全世界的影视行业也应用广泛。
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
