一种改进的BP网络图象压缩方法

本文提出了一种改进的ＢＰ网络图象压缩方法．该方法对输入图象矢量进行分类，不同类别的图象矢量分别由不同的ＢＰ网络来实现压缩和恢复．因为同一类别图象矢量间离散度较小，所以可降低ＢＰ网络的映射复杂度，从而达到改善图象质量的目的．实验结果表明，这种改进能有效提高恢复图象的信噪比和视觉质量，对数据压缩比影响很小．     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型,研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法．选取训练样本图像,并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号,将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练,然后对实测图像进行分割和边缘检测．与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较,ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果     

运用模糊连接理论分割非连通图象

本文提出了一种利用模糊连接理论讨论非连通图象的分割方案．该方案较好地利用了图象本身的模糊特性，修正了模糊连接强度的定义，从而成功地实现了分割数字、字母和汉字这样一些连通的或非连通的图象．它克服了Ｊ．Ｋ．Ｕｄｕｐａ算法仅能分割连通图的缺点．同时论文中还讨论了分割灰度图象和彩色图象的模糊连接强度定义及有关参数的选择方法．实验例子证明了这种方法的有效性．     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型，研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法。选取训练样本图像，并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号，将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练，然后对实测图像进行分割和边缘检测。与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较，ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果。     

BP人工神经元网络与汉语语音的音节切分

提出了一种基于ＢＰ人工神经元网络的汉语语音声韵母分割算法．计算机模拟结果表明，该算法只需对极少数典型音节进行简单训练，便可实现汉语语音的声韵母分割，且分割精度远大于传统算法所能获得的精度．     

双向预测运动补偿及其在数字视频编码中的应用

双向预测法是根据目前活动图象压缩编码方案中所广泛采用的图象组（ＧＯＰ）结构（即包含Ｉ、Ｐ、Ｂ３种类型图象的编码结构）而提出的一种新型的运动补偿方法．论文详细讨论了在数字视频压缩编码中运用双向预测法的各种运动补偿方式．通过对编码效率和实现复杂度的综合比较，给出了一套适于数字视频压缩编码的实用双向预测运动补偿方案．结果表明，双向预测法可显著提高图象编码效率，其运动补偿性能明显优于传统的单向预测法．     

灰度图象的二维最大熵阀值分割研究

讨论了灰度图象的二维最大熵阀值分割算法．根据图象象素的灰度、均值二维直方图分布的特点，给出了一个新的分割阀值判决函数．理论分析和实验结果表明：该阀值判决函数比仅使用一个二维矢量阀值具有更强的抗噪声能力，分割性能更好．     

BMP图象在虚拟仪表设计中的应用

本文介绍了利用ＢＭＰ图象设计虚拟仪表的方法,给出了其Ｃ语言函数。     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．     

计算机视觉在汽车吨位辨识中的应用

利用计算机视觉中的图象分割和特征描述原理,以汽车轮廓为特征值,提出一种汽车吨位辨识的方法．采用这种方法建立起来的系统框架能初步表明：它对于汽车的吨位辨识具有实时性和有效性．     

一种基于BP网络和决策融合的高光谱遥感图像分类方法

BP神经网络在用于高光谱遥感图像分类时,其初始权值的选取对分类结果有很大影响.针对这种情况,提出了一种将BP神经网络与决策融合理论相结合的高光谱遥感图像分类方法,该方法将多个结构相同、初始权值不同的BP神经网络的分类结果进行融合,最后把融合结果作为原图像的最终分类结果,以实际的高光谱遥影像为例,说明该方法能够有效地提高遥感影像的分类精度.     

基于BP神经网络的灰度图像置乱加密方法

针对目前灰度图像加密存在的问题,在列举几种数字图像置乱方法后,提出了一种基于BP神经网络的图像置乱加密方法.利用神经网络所具有的非线性变换能力强等优点,大大提高了图像信息的安全性.同时详细描述了基于BP神经网络的图像置乱加密方法的具体实现过程,并在仿真试验中取得了较好效果.     

基于BP网络的银行竞争力综合评价

基于BP神经网络模型对银行竞争力进行了评价，根据神经网络原理，对银行竞争力综合评价模型的构造，网络的系统训练过程、BP学习过程等进行了讨论，用实例进行了验证，结果表明BP网络在评价中是一种很好的方法和工具。     

基于神经网络的茄子采摘机器人视觉识别方法

针对生长环境中茄子图像背景复杂的特点,提出了一种基于BP神经网络的图像分割方法。通过对茄子果实的分析,选取3×3邻域像素EXG灰度值作为图像特征。选取30幅图像作为训练样本,以人工借助Photoshop软件分割后的图像作为教师信号,采用改进的BP算法对神经网络的权值进行训练。经过120次循环后,获得有效的网络权值,误差为0．001。结果表明,利用BP神经网络能够较好地实现茄子与背景的分离,经过数学形态法结合中值滤波方法的进一步处理后完全能满足采摘机器人的要求。     

利用BP算法实现集装箱编号识别

研究集装箱字符识别,采用数字图像处理,模式识别与神经网络技术及改良BP算法实现集装箱编号的自动识别,该方法有较强的适应性,可在不同的光照条件下工作,在识别倾斜,变形,磨损,污染的集装箱时表现出较强的抗干扰能力,改良BP算法具有分类功能,可以实现字符的识别,并且具有较强的鲁棒性。     

BP神经网络在入侵检测中的应用

对如何检测未知入侵手段的问题进行了探讨．在被监测程序输入条件已知情况下，借助程序行为简档，给出了一种基于BP神经网络的入侵检测方法，阐述了所用BP神经网络的基本结构以及训练方法，最后在LINUX环境下进行了实验验证．结果表明，在程序行为简档内容比较清晰的条件下，运用BP神经网络检测入侵，可在一定程度上提高入侵检测系统的难确检测率．     

基于BP神经网络的供应商选择研究

供应商的选择在整个物流系统中占有非常重要的地位.本文建立了基于BP神经网络的供应商评价指标体系,给出了BP神经网络的评价模型,并结合算例进行分析.实例证明,该方法是可行的.     

一种基于分类的改进BP神经网络图像压缩方法

探讨了神经网络用于图像压缩和解压缩技术,实现了一种基于分类的改进BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、中间块和边缘块,不同的分类块采用不同的隐含层数,从而在保证重建图像丰富细节的同时,提高图像的压缩比.同时,对3层BP神经网络进行优化,提高了网络的收敛速率,实验结果证明本算法在取得较大的压缩比的同时能保证图像的恢复质量.     

挖掘机器人铲斗不变矩及改进BP网络识别方法

在利用视觉信息跟踪、识别挖掘机器人铲斗目标时,实时采集的铲斗图像存在旋转、平移、缩放等情况.为提高对铲斗目标的识别能力,提出了基于不变矩和神经网络相结合的铲斗目标识别方法.提取铲斗图像对于平移、旋转、缩放具有不变性能的7个不变矩特征向量,归一化后作为改进BP神经网络的训练样本及测试样本.应用训练后的神经网络对铲斗目标进行识别,仿真表明该方法具有较好的识别能力.     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析。结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。