91、神经网络在图像处理与语音处理中的应用

神经网络在图像处理与语音处理中的应用

1. 图像处理中的神经网络应用

神经网络在图像处理领域展现出了广泛的应用价值，它不仅能够复制标准的图像处理功能，还为图像增强、模式分类、特征提取、目标识别和计算机视觉等任务提供了新的解决方案。

1.1 图像分类与识别

• 复制标准功能 ：在许多应用领域中，人工神经网络（ANNs）常被用于复制标准的图像处理功能，如滤波。此外，还可用于边缘检测和去模糊等操作。
• 模式分类 ：模式分类是ANNs在图像处理中的典型应用之一。例如，在磁共振图像分类中，多层感知器（MLP）隐藏层节点数量的变化会产生不同的效果。
• 自动联想记忆 ：自动联想记忆特别擅长识别有噪声或不完整的图像，前提是事先进行了充分的训练。例如，Hopfield网络能够对有32%高斯噪声和不完整的图像进行完美回忆。
• Boltzmann机应用 ：Boltzmann机可用于稀疏（60%数据丢失）和有噪声（信噪比为8.5dB）的距离数据的表面重建。

以下是一个简单的表格总结图像分类与识别的应用：
| 应用类型 | 具体应用 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| 复制标准功能 | 滤波、边缘检测、去模糊 | Pham和Bayro - Corrochano（1992）；图F1.6.2和F1.6.3 |
| 模式分类 | 磁共振图像分类 | 图F1.6.4 |
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