[發明專利]基于局部耦合神經振子網絡的簡單灰度圖像分割方法

無效

• 申請號: 200910236276.9
• 申請日: 2009-10-23
• 公開（公告）號: CN101814180A
• 公開（公告）日: 2010-08-25
• 發明（設計）人: 喬元華;段立娟;孟永;房法明;吳春鵬;苗軍
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/02
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 樓艮基

1.一種基于局部耦合神經振子網絡的簡單灰度圖像分割方法，其特征在于 包括以下步驟：建立視覺圖像輸入層，建立神經元振子網絡振蕩層，建立目標之 間分離層；

所述的建立視覺圖像輸入層，將灰度圖像歸一化，并認為灰度值為零的像素 對應的是圖像的背景，在振蕩過程中背景區域對應的神經元振子保持沉默狀態， 然后將視覺圖像輸入到神經元振子網絡振蕩層上的神經網絡中，圖像中的像素點 與神經網絡上的神經元振子存在一一對應關系；

所述的建立神經元振子網絡振蕩層，將這一層上神經網絡中的每個振子建立 動力學系統模型：

dxidt=-r1xi+r1H(axi-cyi+Ii-φx)+αΔxi]]>

dyidt=-r2yi+r2H(bxi-dyi-φy)+βΔyi---(1)]]>

公式(1)中各參數的含義是：I_i代表當前振子所對像素的取值即外部刺激， x_i代表當前振子的興奮性單元，y_i代表當前振子的抑制性單元，a代表從x_i到x_i的自興奮連接強度，b代表從x_i到y_i的耦合強度，c代表從y_i到x_i的耦合強度，d 代表從y_i到y_i的自抑制連接強度，r₁和r₂分別調控興奮性單元響應x_i和抑制性單 元響應y_i的變換率，φ_x和φ_y是選定的閾值，H(z)代表sigmoid型響應函數，α和 β分別代表相鄰振子興奮性單元之間和抑制性單元之間的連接強度，Δx_i和Δy_i代 表當前振子8鄰域中的各相鄰振子所提供的耦合信息，圖像邊界的像素用實際存 在的相鄰像素進行耦合；Δx_i和Δy_i的表達式為：

d_(m，n)是關于相鄰振子外部刺激之差的符號函數：

公式(4)中φ表示閾值；

公式(1)中參數的取值約束是：

(1.1)φ_y+2T＜b??(1.2)I_i-φ_x-2T＞0??(1.3)a-φ_x+2T+I_i＜c

(1.4)d+φ_y-2T＞0??(1.5)φ_x-2T＞0??(1.6)(a-4T)r₁＞(d+4T)r₂

(1.7)bc+(4T-a)(4T+d)＞0??(1.8)|ax^*-cy^*+I_i-φ_x|≤2T

(1.9)|bx^*-dy^*-φ_y|≤2T(1.10)x*=d+4Tby*+φy-2Tb]]>

(1.11)y*=b(φx-Ii-2T)-(a-4T)(φy-2T)(a-4T)(d+4T)-bc]]>(1.12)α>(2a+c)r1+(b-8T)r216T(1-cosπN)]]>

(1.13)β>(2a+c)r1+(b-8T)r216T+αcosπN]]>

(1.1)～(1.13)式中的T是(1)式中sigmoid型響應函數H(z)的形狀參 數；

用4階經典龍格-庫塔法對(1)式求解，記錄求解結果x_i(t)、y_i(t)，求解 結果表現為每個振子的興奮性單元、抑制性單元隨時間振蕩的曲線；

所述的建立目標之間分離層，根據每個振子的興奮性單元、抑制性單元隨時 間振蕩的曲線，采用最小二乘法將曲線擬合為Fourier曲線，并求出擬合后曲線 頻率、距離水平軸的平均距離、相位三個特征值；首先按照頻率對所有像素進行 分類，分類結束后檢查每一類對應的圖像區域是否是連通的，如果不是連通的將 繼續依距離水平軸的平均距離、相位的次序進行分類，并在每一次分類結束后檢 查每一類對應的圖像區域是否為連通狀態。