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神经网络是由大量与自然神经细胞类似的人工神经元互联而成的网络。它是利用已知样本对网络进行训练，得到线性决策函数，然后用决策函数对图像像素进行分类达到分割的目的。神经网络用于背景知识不清楚，边缘复杂的图像分割时，可以得到准确性较高的分割结果。
本文第一章分对图像分割和神经网络的研究现状进行了介绍，第二章对利用神经网络对图像进行分割的方法进行了介绍与分析。第三章和第四章为笔者的主要工作。
在第三章中，介绍了SOM自组织映射神经网络的知识背景，重点放在了利用SOM网络原理以算法，提出了一种改进的SOM网络-A-SOM网络，对图像进行分割的实现，同时比较了A-SOM网络和SOM网络的实验结果和计算时间。并比较了A-SOM网络与传统阈值法、竞争型网络的实验结果。最后给出研究中发现的问题。
第四章为前面实验设计和实现了一套友好的用户界面，使用户不用了解任何图像分割知识和神经网络知识，同时也不需要懂得图像编程，就可以方便的对目标图像进行分割操作，而且在界面上，能够直观地比较不同方法的实验结果。
最后针对用户对分割的不同需求，给出建议。