自组织神经网络用于图像分割

资 源 简 介

自组织神经网络用于图像分割

详 情 说 明

自组织神经网络（Self-Organizing Map, SOM）是一种无监督学习算法，特别适用于图像分割任务。它通过竞争学习机制将高维输入数据映射到低维空间（通常是二维网格），同时保留数据的拓扑结构。在图像分割中，SOM能够自动将像素聚类到具有相似特征的区域，无需预先标记的训练数据。

核心逻辑 输入向量构建：将图像像素的RGB值或其它特征（如纹理）作为输入向量。 竞争学习：神经元的权重向量与输入向量计算相似度（如欧氏距离），激活最匹配的神经元（获胜节点）。 权重调整：获胜节点及其邻域内的神经元权重向输入向量方向更新，形成特征映射。 迭代收敛：通过多次迭代，网络逐渐稳定，输出层神经元对输入特征形成聚类表示。

MATLAB实现要点 使用`selforgmap`函数初始化SOM网络结构，设定网格尺寸（如10x10）。 输入数据需归一化，避免特征尺度差异影响聚类效果。 通过`train`函数训练网络，调整学习率和邻域半径等参数控制收敛速度。 最终输出为每个像素的聚类标签，结合后处理（如连通区域分析）得到分割结果。

优势与局限 优点：无需标注数据、适应性强，适合复杂纹理分割。 挑战：网格尺寸需手动调参，大图像计算开销较高。可结合降维或分块处理优化。