彩色图像的伪彩色处理是目前彩色图像处理领域中具有广阔应用前景和实际应用价值的热门研究课题。对彩色图像进行伪彩色处理有很多种方法,其中比较常用的是基于图像分割的方法。此方法的关键技术是对图像进行有效的分割,因此本文把研究重点放在了对图像进行有效的分割上面。 本文提出了一种基于Gabor滤波器与BP神经网络相结合的彩色图像分割方法。其中Gabor滤波器方法用于提取图像的纹理特征,而神经网络用于对所提取的图像特征进行分类。 首先,采用Gabor滤波器方法提取图像的纹理特征。人类视觉系统具有多通道和多分辨率的特征,因此基于多通道Gabor滤波器的应用研究,在彩色图像分割方面得到了广泛的关注。根据二维测不准原理,Gabor滤波器对信号空间域和空间频率域能够做出最优的描述,所以本文构造了一组排列成一个小波基集合的二维Gabor滤波器,并用其提取图像多分辨率和多方向性的空间域和频域的特征。通过实验证明,相对于其它的图像分割方法,基于Gabor滤波器的方法能够取得比较好的分割效果。 然后,分别采用传统BP神经网络和改进后的BP神经网络作为分类器对图像进行分割。神经网络作为一种新的方法体系,具有较强的自适应性,这使得它的应用极其广泛,特别是它的自适应性学习能力在模式识别方面表现的尤为突出。 传统的BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络,它已成为目前应用最为广泛的神经网络。但同时传统的BP神经网络也存在着一些缺陷,例如由于采用梯度算法,BP神经网络的训练速度很慢,而且容易陷入局部极小点等。为此,本文对传统的BP神经网络作了改进,并应用于图像分割,
