神经网络方法在图像分割中的应用
卷积神经网络在医学图像处理中的应用技巧
卷积神经网络在医学图像处理中的应用技巧卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在医学图像处理中广泛应用的深度学习模型。
它通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够有效地提取图像中的特征信息，并在医学图像处理中发挥着重要的作用。
本文将探讨卷积神经网络在医学图像处理中的应用技巧。
首先，卷积神经网络在医学图像分类中的应用十分广泛。
医学图像分类是指将医学图像分为不同的类别，如正常和异常，或者不同疾病的分类。
在传统的医学图像分类方法中，需要手动提取特征，并设计分类器进行分类。
而卷积神经网络可以自动学习图像中的特征，无需手动提取，大大简化了医学图像分类的流程。
同时，卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，能够有效地提取图像中的局部特征和全局特征，提高了分类的准确性。
其次，卷积神经网络在医学图像分割中也有广泛的应用。
医学图像分割是指将医学图像中的不同组织或结构分割出来，如肿瘤分割、器官分割等。
传统的医学图像分割方法需要依赖手动设计的特征和规则，而卷积神经网络可以通过学习大量的医学图像数据，自动学习到图像中的特征和规律，从而实现自动化的医学图像分割。
此外，卷积神经网络还能够通过使用跳跃连接（skip connection）等技术，提高分割的准确性和稳定性。
另外，卷积神经网络在医学图像增强中也有一定的应用。
医学图像增强是指通过一系列的图像处理方法，改善医学图像的质量和可视化效果，提高医生对图像的诊断能力。
卷积神经网络可以通过学习大量的医学图像数据，自动学习到图像中的噪声和伪影等特征，从而实现自动的医学图像去噪和伪影抑制。
此外，卷积神经网络还可以通过生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等技术，生成更加真实和清晰的医学图像。
此外，卷积神经网络在医学图像配准中也有一定的应用。
医学图像配准是指将不同时间点或不同模态的医学图像进行对齐，以便医生进行比较和分析。
卷积神经网络在医学图像分析中的应用研究
卷积神经网络在医学图像分析中的应用研究近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的崛起已经重新定义了网络架构和图像分类算法。
CNN利用深度学习技术，从原始图像中提取并学习特征，能够在众多领域中实现非常好的表现，医学图像分析也不例外。
本文将从三个方面分析卷积神经网络在医学图像分析中的应用研究。
一、卷积神经网络的特点卷积神经网络是一种由多个卷积层和非线性层组成的神经网络，一般用于图像、语音等多维数据的分类和识别。
相比传统方法，在准确率、泛化能力、鲁棒性等方面都表现出更出色的性能。
其中，最核心的是卷积层。
卷积层中的卷积核通过不断移动，对原始图像中的每一个局部区域进行卷积计算，从而通过这些卷积计算得到一些特征图。
这些特征图综合表示了图像中的一些关键特征。
通过多次卷积操作和池化操作，最后得到图像的信息并进行分类。
二、医学图像分析中的应用随着科技的进步，医学影像诊断已经普及并得到广泛的应用，而且在医疗领域辅助诊断和治疗已经成为卫生系统的重要任务。
其中，卷积神经网络作为一种深度学习的方法，被广泛应用于医学图像分析的研究中。
1. 医学图像自动分割医学图像自动分割是医学图像分析中非常重要的一个研究领域。
基于传统方法的医学图像自动分割存在诸多问题，比如分割精度低、噪声和干扰量大等问题，这些问题大大限制了传统方法的普及。
而利用卷积神经网络进行医学图像分割可以有效解决这些问题。
通过CNN对大量的医学图像样本进行训练，可以得到非常准确和可靠的分割结果。
举个例子，CNN在皮肤病诊断中具有广泛应用。
皮肤病多见于人们的日常生活中，但对于非专业人员来说，准确的识别和分割是非常困难的。
CNN可以通过自动分割，自动识别和分割病变区域，实现对皮肤病的准确诊断，从而更好地促进健康管理。
2. 医学图像分类医学图像分类通常用于分类不同类型的医学图像，比如CT图像、MRI图像等。
卷积神经网络是处理此类问题的一种高度有效方法。
如何使用卷积神经网络进行图像分割和语义分割
如何使用卷积神经网络进行图像分割和语义分割在计算机视觉领域，图像分割和语义分割是两个重要的任务。
图像分割是将图像划分为不同的区域，每个区域代表图像中的一个物体或物体的一部分。
而语义分割则是在图像分割的基础上，为每个像素分配一个语义标签，即确定每个像素属于哪个物体类别。
近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像分割和语义分割任务中取得了显著的成果。
CNN是一种深度学习模型，通过多层卷积和池化操作，可以提取图像中的局部特征，并逐渐合并为全局特征，从而实现对图像的高级理解。
在图像分割任务中，常用的卷积神经网络模型包括U-Net、FCN和SegNet等。
U-Net是一种全卷积网络，它通过编码器和解码器的结构，将图像特征逐渐降维和恢复，从而实现对图像的分割。
FCN（Fully Convolutional Network）则是将传统的卷积神经网络模型转化为全卷积结构，使得网络可以接受任意大小的输入图像，并输出相同大小的分割结果。
SegNet则是一种基于编码-解码结构的网络，通过反卷积操作来实现像素级别的分割。
对于语义分割任务，常用的模型包括DeepLab、PSPNet和Mask R-CNN等。
DeepLab采用了空洞卷积（Dilated Convolution）来扩大感受野，从而提取更多的上下文信息。
PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）则通过金字塔池化操作，从不同尺度上提取特征，从而更好地理解图像的语义信息。
Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN的模型，它在目标检测的基础上，增加了一个分割分支，可以同时实现目标检测和语义分割。
在使用卷积神经网络进行图像分割和语义分割时，一般需要进行以下步骤：1. 数据准备：收集和标注大量的图像数据，并将其划分为训练集和测试集。
对于图像分割任务，需要为每个图像生成相应的分割掩码；对于语义分割任务，需要为每个像素分配语义标签。
神经网络在图像处理中的应用
神经网络在图像处理中的应用深度学习技术已经成为了图像识别领域的主要研究方向。
神经网络作为深度学习的核心技术之一，已经被广泛应用于图像处理、目标检测和图像分类等领域。
本文将深入探讨神经网络在图像处理中的技术原理以及应用。
一、神经网络的基本原理神经网络是由多个神经元互相连接组成的一种计算模型。
神经网络的本质是一个多对多的映射函数，在处理图像时，它可以将输入的图像数据转换为新的特征空间，并对其进行分析和处理。
神经网络的基本单元是神经元，神经元接受输入，经过运算后产生随机输出。
神经元的输入可以是图像中的像素点，经过神经元之间的连接，可以形成多层网络。
在神经网络中，通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）两种类型。
二、图像处理中的神经网络应用1.图像分类图像分类是神经网络应用中最重要的一个领域。
通常情况下，神经网络将输入的图像分为多个类别。
在深度学习的应用中，基于卷积神经网络的图像分类方法表现出良好的性能。
CNN可以通过对卷积核的训练来学习图像中的特征，从而实现图像分类。
2.图像识别图像识别是神经网络在图像处理中的另一个重要应用领域。
与图像分类不同，图像识别涵盖了从图像中提取对象的位置和形状信息，以及对对象进行分类的过程。
在图像识别中，神经网络通常使用卷积神经网络和循环神经网络。
3.目标检测目标检测是一种同时检测图像中多个对象的方法。
在目标检测中，神经网络通过识别图像中的特征来定位和识别不同的对象。
目标检测与图像分类和图像识别不同，它包含了图像中的多个对象，并对每个对象进行定位和识别。
在目标检测中，卷积神经网络通常被用于提取图像中的特征，而循环神经网络则用于对图像序列进行建模和处理。
除此之外，循环神经网络还可以被用于跨时间的目标检测问题中。
4.图像分割图像分割是对图像进行像素级别的分类。
神经网络在医疗像分析中的应用
神经网络在医疗像分析中的应用神经网络在医疗影像分析中的应用随着医疗科技的不断发展，影像学成为医学诊断中不可或缺的一项技术。
而神经网络（NN）作为一种先进的模式识别算法，被广泛应用于医疗影像分析领域。
本文将讨论神经网络在医疗影像分析中的应用。
一、神经网络简介神经网络是一种基于生物神经元的可编程模型，其结构类似于人脑，能够对不断变化的模式进行学习和适应。
神经网络在医学影像分类、分割、检测、重建等方面具有广泛的应用。
二、神经网络在医学影像分类中的应用医学影像分类是指对不同类型的医学影像进行分类。
神经网络通过对大量影像数据进行学习，能够准确识别疾病类型并进行分类。
例如，神经网络在乳腺X线照片分类中的应用，能够帮助医生快速准确判断乳腺是否患有肿瘤。
此外，神经网络还被应用于CT和MRI图像的分类，能够快速判断疾病类型，为医生提供有效的辅助诊断。
三、神经网络在医学影像分割中的应用医学影像分割是指根据医学影像的颜色、形状、纹理等特征，将影像划分为不同的区域。
神经网络能够通过学习大量影像数据，对影像进行像素级别的分割，极大提高了分割效率和准确度。
在影像分割方面，神经网络尤其在医学影像中的应用比较广泛。
例如，神经网络在脑部MRI影像分割中的应用，能够将脑子分成灰质、白质和脑脊液，为脑部手术提供精确的指导。
此外，神经网络在医学影像的血管分割、肺部结节分割等方面也具有广泛的应用。
四、神经网络在医学影像检测中的应用医学影像检测是指通过对医学影像进行分析，识别疾病的位置、大小和数量。
神经网络能够通过学习大量影像数据，对医学影像进行自动识别和检测。
例如，神经网络在乳腺X线检测中的应用，能够帮助医生准确识别患者是否患有乳腺癌。
此外，神经网络还被应用于肺部结节、肝脏病变等方面的检测，能够在早期发现并诊断疾病，为患者提供更好的治疗方案。
五、神经网络在医学影像重建中的应用医学影像重建是指通过对拍摄的医学影像进行重建，得到更加清晰、精确的影像。
卷积神经网络在图像分割中的应用研究
卷积神经网络在图像分割中的应用研究一、前言卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习算法，近年来在计算机视觉领域中发挥了重要作用。
CNN在图像分类、目标检测、图像分割等领域都有广泛的应用。
其中，图像分割是指将一个图像分成若干个部分，其中每个部分都具有一定的语义信息。
本文将重点研究卷积神经网络在图像分割中的应用。
二、图像分割简介图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。
在图像分割中，常见的方法包括基于阈值的分割、区域生长法、聚类法、基于边缘的分割等。
这些方法基本都属于传统计算机视觉方法，其精度很难达到人工分割的水平。
因此，近年来，研究者们开始尝试使用深度学习算法进行图像分割，并在不断优化算法的过程中，取得了令人瞩目的成果。
三、卷积神经网络简介卷积神经网络是一种深度学习算法。
其主要特点是可以提取图像中的特征，并对这些特征进行分类和识别。
CNN中一个重要的概念就是卷积操作。
卷积层中的每个神经元只与输入层中某个局部区域相连，从而实现了特征的提取。
同时，CNN还具有池化层和全连接层等组成部分。
四、卷积神经网络在图像分割中的应用4.1 语义分割语义分割是将一张图像中的每一个像素都进行分类，即将每个像素分为属于哪一类。
卷积神经网络在语义分割中有很好的表现。
其主要思路是：使用卷积操作提取图像中的特征，然后通过多个卷积层和池化层来一步步缩小特征图像，最后输出与图像相同大小的分类结果。
目前，语义分割中最流行的模型是全卷积网络（FCN）。
FCN使用反卷积操作对输出进行上采样，从而得到与输入图片一样大小的结果。
FCN在处理城市街景图像、医学图像等方面具有较好的表现。
4.2 实例分割实例分割与语义分割类似，但其主要任务是不仅需要将每个像素进行分类，还要将同类物体的不同实例进行区分。
在实例分割中，卷积神经网络同样发挥了重要作用。
其主要思路是：使用卷积操作提取图像中的特征，然后对每个像素进行分类同时将其与同类物体的不同实例进行区分。
深度神经网络在图像分析中的应用
深度神经网络在图像分析中的应用随着科技的不断进步，图像分析逐渐成为了人们关注的焦点之一。
尤其是在数字化时代，图像分析技术的应用范围不断拓展，从医疗、安全、交通到娱乐等各个领域都有着广泛的应用。
而在图像分析领域，深度神经网络（DNN）技术的应用越来越受关注。
本文就深度神经网络在图像分析中的应用进行探讨。
一、深度神经网络简介要了解深度神经网络在图像分析中的应用，首先需要了解深度神经网络的基础知识。
深度神经网络是一种模拟人类神经系统进行信息处理的模型，通常由多个隐藏层组成，每层都由多个神经元构成。
深度神经网络具有较强的特征提取能力和自适应学习能力，能够对复杂的非线性函数进行建模，因此在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域有着广泛的应用。
二、深度神经网络在图像分类中的应用图像分类是图像分析领域中最为基础的应用之一。
深度神经网络通过对图像进行处理和学习，能够自动发现和提取出一些特征，从而对图像进行分类。
近年来，深度神经网络在图像分类中的应用取得了很大的进步。
例如，谷歌的Inception网络、微软的ResNet网络、Facebook的网络等，这些网络都取得了在ImageNet数据集上的优异表现。
三、深度神经网络在图像分割中的应用图像分割是指将图像分成若干个同类的区域。
在传统的图像分割方法中，人们通常需要先手动设计图像特征，然后利用聚类等算法进行分割。
而深度神经网络在图像分割中的应用，能够自动发现和提取出一些特征，从而对图像进行分割。
例如，FCN（Fully Convolutional Networks）网络，这是一种全卷积神经网络，可以将图像中的每个像素都识别出来，从而实现对图像的分割。
四、深度神经网络在目标检测中的应用目标检测指的是在图像中检测出特定目标的位置和大小。
在传统的目标检测方法中，通常需要手动设计一些特征，然后利用分类或聚类算法进行目标检测。
而深度神经网络在目标检测中的应用，能够自动发现和提取出一些特征，从而对目标进行检测。
神经网络在医学领域中的应用
神经网络在医学领域中的应用随着科技的不断发展，神经网络作为一种人工智能技术，已经在很多领域中得到了成功的应用，尤其是在医学领域中。
本文将从以下几个方面分析神经网络在医学领域中的应用。
1. 神经网络在医学图像处理中的应用医学图像处理是医学领域中的一个重要分支，它可以用来诊断和治疗各种疾病。
神经网络在医学图像处理中的应用主要包括医学图像分类、医学图像分割、医学图像重建等方面。
医学图像分类是指将医学图像按照一定的标准分类，以便医生更好地做出诊断。
神经网络可以帮助医生快速准确地对医学图像进行分类。
例如，针对CT扫描中的肺结节，神经网络可以分析肺结节的形状、大小、位置等特征，进而快速准确地诊断是否为肿瘤。
医学图像分割是指将医学图像中的不同组织或器官分割出来，以便更好地观察和诊断。
神经网络可以通过学习匹配不同组织或器官的色彩、形状等特征，实现针对不同组织和器官的自动分割。
医学图像重建是指通过分析医学图像中的信息，重新构建出一个更为准确的三维模型。
神经网络可以通过学习不同角度下的CT或MRI图像，实现高精度的医学图像重建。
2. 神经网络在医学诊断中的应用医学诊断是医学领域中最为重要的环节之一，它与疾病的预后和治疗方案有着直接的关系。
神经网络在医学诊断中的应用可以提高诊断的准确性和效率。
例如，在医学图像处理中，神经网络可以根据输入的医学图像，自动诊断疾病类型和程度，并给出治疗方案。
此外，神经网络还可以在某些疑难病例中，根据临床表现和病史，快速准确地做出初步诊断。
3. 神经网络在医疗卫生管理中的应用医疗卫生管理是医疗服务中一个非常重要的环节，它涉及到医疗资源的分配、医疗服务的质量等方面。
神经网络可以在医疗卫生管理中发挥重要作用。
例如，在医疗资源的调配中，神经网络可以利用历史病例数据和医生的诊断意见，预测患者在未来一段时间内需要的医疗资源，从而更好地分配医疗资源。
此外，在医疗服务质量方面，神经网络可以通过分析患者对医疗服务的评价，提供个性化的医疗服务，从而提高服务质量。
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1
net j j
1 e 0
其中， j 表示偏置或阈值，正的 j的作用是使激发 函数沿水平轴向右移，0的作用是调节δ 函数的
形使δ状0 函，数较变小得的较0为使平δ 函坦数，逼δ 函近数阶为跃:函数，较大的
EP Ep yp P yp p
第j个节点的输出o j 将通过加权系数wik 向前传播
到第k个节点，输出层第k个节点的总输入为：
结合特定理论的图像分割技术
——BP神经网络方法在图像分割中的应用
何中圣（200622120060） 武汉大学电子信息学院2006级
BP神经网络方法在图像分割中的应用
一、什么是神经网络； 二、多层感知网络(BP 网络)及其算法； 三、BP神经网络在图像分割中的应用； 四、总结和展望。
神经网络（Neural Network）
3、 隐层内节点数的确定：
基于BP算法的神经网络中各层节点数的选择 对网络的性能影响很大，所以隐层内节点数需要 进行恰当的选择。一般来说，一个多层网络需要 多少个隐层，每层需要多少个节点，这要由网络 的用途来决定，但这并非是唯一确定的。
力图根据任务来确定隐层节点的数目，确实 是很困难的，目前大多数还是以经验为依据。一 般根据以下公式而定：
（三）一阶梯度法的优化方法（最速下降法权值 调节的权系数公式）：
输出层权系数修正公式为：
jk (dk ok ) f '(netk )oj koj
对于输出结点k：
p jk (d pk opk ) f '(netpk )op j
隐层节点权系数调整:
对于隐层节点j：
L
p ij f '(netpj )( pk jk )opi
结构特点：相邻层之间的各 神经元实现全连接，即下一层的 每一个神经元与上一层的每个神 经元都实现全连接，而且每层各 神经元之间无连接。
BP 算法
反向传播算法也称 BP 算法。由于这种算法在 本质上是一种神经网络学习的数学模型，所以， 有时也称为 BP 模型，BP 算法是为了解决多层前 向神经网络的权系数优化而提出来的。
进行类似学习，直到完成P个样本的训练学习为止。
（二） BP网络权值的调整规则
设每一样本P的输入输出模式对的二次型误差函数定义为:
Ep
1 2
L
(d pk
k 1
opk )2
系统的平均误差代价函数为：
E 1 p
2 p1
L
p
(d pk opk )2 Ep
k 1
p1
式中，P为样本模式对数，L为网络的输出节点数。问题是 如何调整连权系数以使代价函数E最小。
k 1
式中， opk是输出节点k的输出，opj 是隐含节点j的输出，opi
是输入节点i的输出。
因此有网络连接权值调整式:
ij (k 1) ij (k) ioi [ij (k) ij (k 1)]
式中，k+1表示第k+1步， 是平滑因子，0< <1。
BP 网络的缺陷及改进方法
BP 网络虽然有其无法比拟的优点，但是作为多 层神经网络训练方法的 BP 算法，目前还存在一些 重要的缺陷：
q
netk ikoj j 1
其中q为隐层的节点数。
输出层第k个节点的实际网络输出为: ok f (netk )
，若网络输出与期望输出值 dk不一致，则将其误
差从输出端反向传播，并在传播过程中对加权系数 不断修正，使在输出层节点上得到的输出结果尽可
能成接网近 络期 加望权输系出数值的调dk整。后对，样再本送p 入(p另=一1,2样,.本..，模式p)完对，
c、分类结果从一维向量数组转换为图像矩阵形式，并 显示分割结果。
该算法所得结果：
总结和展望
虽然近年来关于图像分割的研究成果越来越多，但是由 于图像分割本身所具有的难度，使得图像分割仍然面临着 一些问题，因此，下述问题需要进一步深入探讨：
1、 如何将已有的对图像的先验知识正确、合理地应用 到图像分割算法中，指导分割的进行。先验知识的应用问 题要涉及知识的表示、知识的应用及不精确推理机制的研 究，对这一问题的解决，还需要做大量扎实而深入的工作。
2、预处理与特征提取：
以血细胞的特征提取为例，首先对图像 直方图进行分析，寻找一个能将前景和背 景分开的最优阈值。确定前景色的范围和 背景色的范围，然后将前景色和背景色按 顺序存入一个数组当中 P，生成的这个数组 就为训练样本数组，然后再建立一个同样 大小的数组T，来保存样本的类别，将前景 的类别设为0，背景的类别设为1。
于0.5，那么认为它是前景(F)，否则它就是背景(B)。其中， H为分割后的图像：
Vij sim(Gij )
H ij
F B
Vij 0.5 Vij 0.5
使用上一步中已经训练好的神经网络来完成分类任务。由 于是二类分类问题，遗传神经网络输出的是一个分类概率。 所以需要将接近类0的置为0的灰度级，接近类1的置为255 的灰度级。
神经网络是由若干简单（通常是自适应的）元件及其 层次组织，以大规模并行连接方式构造而成的网络，按照 生物神经网络类似的方式处理输入的信息。
模仿生物神经网络而建立的人工神经网络，对输入信 号有功能强大的反应和处理能力。
（二）人工神经网络工作的原理
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工 作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行 说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时， 输出为“0”。所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判 决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。 首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所 对应的图像模式输入给网络:
输入A
网络处理
1 增大权值 0 减小权值
下次同样正确 下次不再范错
当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按 以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。 这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模 式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何 一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络 中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
如图 2.1 所示，每个神经元
都由一个细胞体，一个连接其他
神经元的轴突和一些向外伸出的
其它较短分支——树突组成。轴
突的功能是将本神经元的输出信
号(兴奋)传递给别的神经元。其
末端的许多神经末梢使得兴奋可
以同时传送给多个神经元。树突
的功能是接受来自其它神经元的
兴奋。神经元细胞体将接受到的
所有信号进行简单地处理(如：加
n ni no a
其中 n、 n i 、 no分别为网络的隐层、输入、输 出节点数，a一般为1～10的之间的整数。
（二）具体的实现步骤：
以GA-BP为例:
1.分割机理
将要分割的图像（row行col列的区域），将网络的输 入设置为图像的灰度值信息的归一化向量，即 X = ( x1 ,
x2 , xcol , xcol1 , x2col , , xrowcol)，相应的网络的输出也是
2、 如何根据不同图像的特点，选择合适的分类方法。 3、 伴随着数字图像处理的应用领域不断扩大，其实时 处理技术成为研究的热点。在实时图像处理系统中，算法 的运行时间成为一个新的问题。寻找运算速度快，精确率 高的图像分割算法也是图像分割中的研究重点。
4、 对于特殊图像分割的研究的越来越多。目前有很 多针对立体图像、彩色图像、多光谱图像以及多视场图像 分割的研究，也有对运动图像及视频图像中目标分割的研 究，还有对深度图像、纹理图像、计算机断层扫描、磁共 振图像、共聚焦激光扫描显微镜图像、合成孔雷达图像等 特殊图像的分割技术的研究。
血细胞原图和灰度直方图
根据直方图，其中按灰度级[0，256]组成一维数组为P，T 是一个目标值的存储向量，可以区分前景与背景的灰度值 可以设为灰度级82，根据后期的学习训练，可以找到最优 的阈值。再设置每一个样本的类别：将灰度值大于等于82 的类别设为1，灰度值小于82的类别默认为0。
3、训练遗传神经网络
1、 计算开销很大，所需计算时间长； 2、 收敛速度缓慢； 3、 采用梯度下降法调整网络权值，不能保证 学习结果达到均方误差的全局最小点； 4、 没有知识的积累性； 5、 推广问题不能解决。
改进方法：
1、 变步长算法。2、 加动量项。3 、 GA 方法
BP神经网络在图像分割中的应用
(一)BP神经网络参数的设计 1、 网络输入层和输出层的设计：
（四）几种典型的神经网络
（a）多层感知网络(BP 网络)——1986
（b）竞争型(KOHONEN) 神经网络
（c）Hopfield 神经网络 ——1982
多层感知网络(BP 网络)简介
BP 网络是多层前馈型网络的 典型代表，BP 网络模型如下图 所示:
BP 网络不仅含有输入节点和 输出节点，而且含有一个或多个 隐层。输入信号先向前传递到隐 层节点，经过作用后，再把隐层 节点的输出信息传递到输出节点， 最后输出结果。
我们以256级灰度图像为例，根据样本空间的 特征，将图像前景色与背景色均存储在一个数组 中，所以输入层仅考虑灰度级的特征空间就可以， 即输入层、输出层都取一个神经元即可。
2、 网络层数的设计：
目前所用的神经网络模型最主要的难题是如何 确定隐层数和隐层节点数。一般都是通过经验或 反复实验来确定最佳的隐层数以及隐层节数，我 们考虑的样本空间是0到255灰度级组成的一维数 组，可选择单隐层的神经网络。
（一）BP网络的前馈计算：
在训练该网络的学习阶段，设有N个训练样本，先假设
用其中的某一固定样本中的输入输出模式 x p和 d pk 对网络