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基于Hopfield神经网络的图像处理系统设计

时间:2017-12-04 20:28来源:毕业论文
论文采用对图像分辨率进行调整和灰度值二值化的方法进行数据训练和还原,显著提高了神经网络的运行速度。同时,利用MATLAB的GUI功能,提高了程序的可操作性。最后,本文对整个设
摘要:近几年,随着神经网络理论的深入研究,神经网络技术的并行性计算能力、非线性映射和自适应能力等优点得到了充分的认识,各种神经网络模型在图像处理领域中得到了广泛的应用。本文描述一个基于离散型Hopfield神经网络的模型结构,可识别多像素点的位图信息,并能同时训练多幅图像。当已被训练的图像受到不同程度的污染时,该模型能较好地完成其图像还原。
  本重庆时时彩的规律采用对图像分辨率进行调整和灰度值二值化的方法进行数据训练和还原,显著提高了神经网络的运行速度。同时,利用MATLAB的GUI功能,提高了程序的可操作性。最后,本文对整个设计研究进行了总结,并提出了有待改进的地方。16137
关键词: Hopfield神经网络 ;图像识别 ;MATLAB GUI界面
Research of Image Processing Field Based on Neural Network
Abstract:Neural network(NN) research has gone a long way in the past decade.The specialists in the image processing field have fully understood the advantages of neural network techniques such as the abilities of parallel computing,nonlinear mapping and self-adaptiveness,and applied a variety of neural network models into the image processing field.
  This paper describes a Hopfield neural network model structure, identify the multi-pixel bitmap information, and training of multiple images. When the image has been trained by various degrees of pollution, the model is able to complete its image restore.Using the training data and restore the image resolution adjustment and gray value binarization method significantly improves the speed of the neural network.As the same time, the use of MATLAB GUI functions, and improve the operability of the program. Last but not least, the author report the conclusion of the whole system and offer the place that need to improve by the future.
源自六-维+论\文"网*加7位QQ3249.114 重庆时时彩的规律 www.mamitama.com

Key Words:  Hopfield neural network ;image processing ;MATLAB GUI functions
目录
1  绪论1
1.1课题研究的意义1
1.2课题分析1
1.3进度安排1
1.4难点简述2
1.5解决方案2
2  课题研究背景2
2.1人工神经网络概述2
2.2图像处理中常用的神经网络类型4
2.3离散型Hopfield神经网络模型 5
2.3.1Hopfield神经网络的稳定性 7
3  神经网络在图像处理中的应用9
3.1图像预处理9
3.2图像压缩10
 3.2.1预测编码 10
 3.2.2变换编码 10
 3.2.3矢量量化 11
3.3特征提取11
3.4图像分割12
3.5图像识别13
4  程序流程14
4.1集成GUI界面的总程序流程图14
4.2Hopfield网络算法流程图15
5  程序的特点及创新点16
5.1图像识别功能16
5.2 GUI界面友好16
5.3分辨率可调16
5.4噪声强度可调16
5.5可通过图像片段识别图像16
6  程序运行说明及演示17
6.1导入工程17
6.2程序界面说明17
6.3装载图片18
6.4训练Hopfield网络 19
6.5为图像添加噪声20
6.6利用Hopfield网络进行图像恢复 21
7  核心源代码分析24
7.1自定义的数据结构24
7.2复位24
7.3分辨率处理25
7.4图像格式转换25
7.5载入图像26
7.6训练Hopfield网络 26
7.7噪声添加28
7.8图像恢复29
8  总结与展望31
8.1总结31
8.2不足与展望31
致谢 32
参考文献 33
1 绪论
1.1 课题研究的意义
   随着科学技术,特别是信息技术的发展,图像处理技术已经成为科学研究不可缺少的强有力工具,传统的图像处理方法无法满足需要,研究人员开始探索新的更有效的方法,其中利用神经网络进行图像处理是最活跃的方向.神经网络算法比起传统的算法表现出了很大的优越性,这主要表现在: 基于Hopfield神经网络的图像处理系统设计:/a/zidonghua/20171204/17336.html
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